模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承壽命的振動(dòng)譜表征與預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、固體潤(rùn)滑滾動(dòng)軸承是空間運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)的關(guān)鍵零部件，衛(wèi)星、空間站等空間飛行器的機(jī)械部件能否正常運(yùn)轉(zhuǎn)、實(shí)現(xiàn)預(yù)定功能和達(dá)到預(yù)期壽命，在很大程度上取決于飛行器內(nèi)各機(jī)械部件中滾動(dòng)軸承的性能、壽命和可靠性。由于空間在軌環(huán)境中無(wú)法獲取軸承運(yùn)行狀態(tài)信息，亟需在地面模擬空間環(huán)境下開展?jié)L動(dòng)軸承鑒定試驗(yàn)，即完全試驗(yàn)與截尾試驗(yàn)，來(lái)評(píng)估和預(yù)測(cè)滾動(dòng)軸承的壽命，建立高可靠長(zhǎng)壽命滾動(dòng)軸承基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，從大量候選滾動(dòng)軸承中篩選最優(yōu)壽命軸承安裝到空間飛行器中。
　　目前模擬

2、空間環(huán)境下固體潤(rùn)滑滾動(dòng)軸承壽命狀態(tài)監(jiān)測(cè)手段有摩擦力矩測(cè)試和溫度測(cè)試，但是，摩擦力矩、溫度包含軸承壽命特征信息單一、對(duì)軸承正常壽命階段性能退化不敏感，不能有效反映滾動(dòng)軸承性能的退化。振動(dòng)測(cè)試作為模擬空間環(huán)境下固體潤(rùn)滑滾動(dòng)軸承壽命狀態(tài)監(jiān)測(cè)的一個(gè)手段逐漸得以關(guān)注，在固體潤(rùn)滑滾動(dòng)軸承的壽命表征和預(yù)測(cè)方面具有很好的潛力。
　　一方面，相比于軸承典型故障或早期故障狀態(tài)，軸承有效壽命階段內(nèi)的振動(dòng)特征更為微弱；另一方面，模擬空間環(huán)境的設(shè)備（如真空

3、泵）運(yùn)行，以及狹小空間內(nèi)多組軸承的同時(shí)試驗(yàn)，導(dǎo)致實(shí)測(cè)軸承振動(dòng)信號(hào)受到強(qiáng)烈的環(huán)境噪聲干擾，因此，在強(qiáng)噪聲干擾下提取滾動(dòng)軸承微弱特征就更加困難。模擬空間環(huán)境下軸承采用軸向定位加載方式時(shí)，隨著軸承磨損，間隙加大，軸向負(fù)載發(fā)生變化；由于真空室容量限制，難以實(shí)施電機(jī)轉(zhuǎn)速的閉環(huán)控制，軸承轉(zhuǎn)速不穩(wěn)定；軸承振動(dòng)特征受工況（轉(zhuǎn)速和載荷等因素）的影響十分明顯，導(dǎo)致變工況下滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)性特征難以提取。由于地面模擬空間環(huán)境試驗(yàn)條件苛刻，軸承壽命試驗(yàn)需要投入

4、大量的人力、物力，目前只能獲取部分工況下的有限樣本，小子樣條件下精確壽命預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建是需要解決的難題。模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承壽命試驗(yàn)的這些特點(diǎn)導(dǎo)致基于振動(dòng)分析的滾動(dòng)軸承壽命狀態(tài)表征和預(yù)測(cè)具有很大挑戰(zhàn)性。
　　論文針對(duì)模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承壽命振動(dòng)譜表征與預(yù)測(cè)的難題，開展自適應(yīng)信號(hào)分量分離的滾動(dòng)軸承微弱特征提取、變工況下滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)性特征提取、小子樣條件下精確壽命預(yù)測(cè)模型構(gòu)建等研究，具體研究?jī)?nèi)容如下：
　　1)針對(duì)強(qiáng)噪聲

5、干擾下滾動(dòng)軸承微弱特征提取的難題，提出了自適應(yīng)信號(hào)分量分離的滾動(dòng)軸承微弱特征提取方法。分析并確立模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)噪聲主要包括測(cè)試系統(tǒng)噪聲、模擬空間環(huán)境設(shè)備以及其它軸承試驗(yàn)臺(tái)運(yùn)行而引入的環(huán)境干擾；利用一組通帶部分重疊帶通濾波器組對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，提出了最大譜峭度最小冗余準(zhǔn)則用于能量占優(yōu)濾波信號(hào)分量的選?。桓鶕?jù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸?Empirical Mode Decomposition,EMD)的自適應(yīng)分解及濾波特性，采用EMD對(duì)濾波

6、信號(hào)進(jìn)一步分解，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)信號(hào)分量分離；計(jì)算含噪軸承振動(dòng)信號(hào)各固有模式函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)分量與含噪軸承振動(dòng)信號(hào)自身、以及與背景噪聲干擾信號(hào)IMF分量之間的相關(guān)系數(shù)，并據(jù)此對(duì)IMF分量進(jìn)行篩選和重構(gòu)，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)噪聲干擾下滾動(dòng)軸承微弱特征提取。
　　2)針對(duì)變工況下滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)性特征難以提取的問(wèn)題，提出了基于幅值標(biāo)準(zhǔn)化和相似性度量的量化特征提取方法。研究轉(zhuǎn)速和負(fù)載因素對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)的影響，通

7、過(guò)幅值標(biāo)準(zhǔn)化降低轉(zhuǎn)速、負(fù)載不同導(dǎo)致的振動(dòng)信號(hào)幅值差異；結(jié)合時(shí)頻分析在信號(hào)局部特征信息挖掘方面的優(yōu)勢(shì)，提出了兩種時(shí)頻域特征提取方法—基于頻帶分析技術(shù)的特征提取和時(shí)頻表示特征約簡(jiǎn)的特征提取；構(gòu)建基于相似性度量的滾動(dòng)軸承退化量化特征指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)變工況下軸承狀態(tài)的同尺度表征以及滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)性特征提取。
　　3)針對(duì)小子樣條件下精確壽命預(yù)測(cè)模型構(gòu)建的問(wèn)題，提出了融合截尾樣本的優(yōu)化多核最小二乘支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)方法。模擬空間環(huán)境下

8、，受試驗(yàn)周期限制，只能對(duì)少量軸承做全壽命試驗(yàn)，更多的軸承需做定時(shí)截尾試驗(yàn)。針對(duì)少量軸承的全壽命樣本，提出了多尺度變異粒子群優(yōu)化多核最小二乘支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)方法。針對(duì)更多軸承的截尾樣本，為利用截尾樣本中的有效退化信息，建立基于函數(shù)型主成分分析的特征量趨勢(shì)模型，提出基于相似性度量的截尾樣本壽命值估計(jì)方法，構(gòu)建融合截尾樣本的滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)模型，提高模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)精度。
　　4)結(jié)合模擬空間環(huán)境下滾動(dòng)軸承壽命