基于流形距離的滾珠絲杠副性能評估

袁航, 雷振興, 張會娟, 劉建娟

(河南工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院, 鄭州 450001)

滾珠絲杠副作為傳動部件,在數(shù)控機(jī)床進(jìn)給傳動系統(tǒng)中,將旋轉(zhuǎn)運(yùn)動轉(zhuǎn)化為高精度、高效率的直線運(yùn)動。由于長時(shí)間承受高速運(yùn)轉(zhuǎn)、載荷沖擊和加工粉塵等因素作用,不可避免地會出現(xiàn)磨損與退化現(xiàn)象,進(jìn)而導(dǎo)致各種故障的發(fā)生,嚴(yán)重影響著機(jī)床加工精度和工件質(zhì)量,甚至演變成整個(gè)機(jī)床的故障,給制造加工過程帶來安全隱患。因此,在滾珠絲杠副的全壽命周期內(nèi),對其進(jìn)行性能評估具有重要意義。依據(jù)評估結(jié)果,對其開展視情維修維護(hù),進(jìn)而降低故障發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)與維護(hù)成本,提高設(shè)備運(yùn)行的可靠性、安全性和經(jīng)濟(jì)性。

設(shè)備性能評估通過分析設(shè)備部件的各類型監(jiān)測數(shù)據(jù),如控制數(shù)據(jù)、過程數(shù)據(jù)、新增傳感器數(shù)據(jù)等,實(shí)現(xiàn)其運(yùn)行狀態(tài)的識別與定量評價(jià)[1]。目前,滾珠絲杠副的性能評估可分為基于模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。基于模型的性能評估具有較高的準(zhǔn)確度,但對復(fù)雜環(huán)境和系統(tǒng)建模較為困難,例如,Ni等[2]從設(shè)備失效機(jī)理分析,通過建立物理系統(tǒng)模型結(jié)合摩擦力矩以及接觸應(yīng)力來準(zhǔn)確監(jiān)測滾珠絲杠健康狀況,但該方法易受到部件變化和故障類型多樣性的影響。Zhou等[3]基于滾動軸承摩擦力矩的經(jīng)驗(yàn)公式,提出了一種預(yù)測滾珠絲杠摩擦力矩和機(jī)械效率的新模型,但對于建立的非線性摩擦模型未考慮靜態(tài)摩擦、庫倫摩擦和黏滯摩擦等?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動的性能退化評估技術(shù)以系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)(如電壓、電流、功率、振動、壓力、溫度等)為基礎(chǔ),從數(shù)據(jù)中挖掘隱含的信息,通過模型的學(xué)習(xí)進(jìn)行評估,該類方法具有較強(qiáng)的適應(yīng)性,但在評估精準(zhǔn)度及運(yùn)算效率方面具有較大提升空間。例如,趙帥等[4]從距離分析,通過對轉(zhuǎn)矩信號拉普拉斯處理降維,采用馬氏距離來表征滾珠絲杠健康度,在高維特征空間此種方法將受到限制;Zhang等[5]從能量分析,依據(jù)振動信號小波包能量和結(jié)合深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)深度學(xué)習(xí)方法劃分滾珠絲杠副健康狀態(tài),但學(xué)習(xí)過程對運(yùn)算性能要求較高,不適當(dāng)?shù)膮?shù)選擇會導(dǎo)致學(xué)習(xí)收斂于局部最優(yōu)解;Wen等[6]利用核密度估計(jì)概率分布結(jié)合變分自動編碼器[7]深度學(xué)習(xí)方法來評估滾珠絲杠副的退化,在對信號壓縮重構(gòu)過程中會使得特征有所損失,并且需要大量數(shù)據(jù)來訓(xùn)練。

現(xiàn)通過對滾珠絲杠副滑塊運(yùn)動機(jī)理分析,利用加速度監(jiān)測數(shù)據(jù)識別滑塊運(yùn)動狀態(tài),在此基礎(chǔ)上,結(jié)合數(shù)據(jù)驅(qū)動方法,提取監(jiān)測數(shù)據(jù)模糊熵以及時(shí)域特征指標(biāo)來構(gòu)建融合特征,進(jìn)而在高維特征空間中計(jì)算流形距離,實(shí)現(xiàn)滾珠絲杠副的性能評估。該研究一方面考慮滾珠絲杠副滑塊運(yùn)動方向?qū)ζ浔O(jiān)測數(shù)據(jù)的影響,采用同向運(yùn)動監(jiān)測數(shù)據(jù)分析來降低評估誤差;另一方面考慮監(jiān)測數(shù)據(jù)的復(fù)雜性,采用高維空間流形距離進(jìn)行距離計(jì)算,相對于歐氏距離與馬氏距離,以期更好地從數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)去探索數(shù)據(jù)內(nèi)部的本質(zhì)特征。

1 理論分析

由于受到機(jī)械結(jié)構(gòu)、材料特性、工作環(huán)境等因素的影響,在滾珠絲杠副全壽命周期的不同階段,其故障模式與退化程度也各不相同,其中,潤滑不足與粉塵污染是其常見故障類型。滾珠絲杠副在連續(xù)長時(shí)間運(yùn)行過程中,若維護(hù)不及時(shí),造成潤滑不足或粉塵污染,設(shè)備性能會持續(xù)衰退,導(dǎo)致摩擦阻力增大,對應(yīng)轉(zhuǎn)矩不平順程度增加,進(jìn)而引發(fā)恒速保持能力降低,運(yùn)行速度波動加劇,影響加工定位精度。

該研究所提出的滾珠絲杠副性能評估方法主要包括監(jiān)測數(shù)據(jù)分段、多維特征提取、流形距離計(jì)算三大部分,具體如圖1所示。首先,由于滾珠絲杠副的運(yùn)動屬于循環(huán)往復(fù)運(yùn)動,振動加速度傳感器所采集的振動信號包含多個(gè)正反向運(yùn)動數(shù)據(jù)集,為提高評估準(zhǔn)確性,針對正反向兩種工況進(jìn)行數(shù)據(jù)分段。之后,對數(shù)據(jù)分段后的正常信號和測試信號分別進(jìn)行特征提取,所提取特征包含模糊熵特征和典型時(shí)域特征,進(jìn)而基于所提取特征構(gòu)建高維特征空間。最后,在高維特征空間中計(jì)算正常數(shù)據(jù)特征和測試數(shù)據(jù)特征之間的流形距離,再將計(jì)算得到的流形距離轉(zhuǎn)化為置信值(confidence value,CV),獲取滾珠絲杠副的健康度。

圖1 滾珠絲杠副性能退化評估流程圖Fig.1 Flow chart of ball screw pair performance degradation evaluation

1.1 數(shù)據(jù)分段

由于滾珠絲杠副的循環(huán)往復(fù)運(yùn)動,其正反向行程數(shù)據(jù)存在一定的差異性,該研究對其正反向識別后分別進(jìn)行評估,以此提高對滾珠絲杠副性能退化評估的準(zhǔn)確性,數(shù)據(jù)分段算法流程如圖2所示。

圖2 數(shù)據(jù)分段流程圖Fig.2 Data segmentation flow chart

原始數(shù)據(jù)分段點(diǎn)的位置確定分為兩步,首先確定分段點(diǎn)區(qū)間,然后再確定分段點(diǎn)位置,該研究對滾珠絲杠副的分段點(diǎn)確定步驟如下。

1.1.1 輸入

通道原始數(shù)據(jù)x,大小為Nt×1;期望段長L;其中Nt=fst,fs為采樣頻率,t為采樣時(shí)間。

1.1.2 輸出

正向數(shù)據(jù)xpd,大小為L×npd;反向數(shù)據(jù)xnd,大小為L×nnd;其中,npd和nnd分別為正向、反向數(shù)據(jù)段數(shù),具體視信號情況而定。

1.1.3 中間變量

粗尋分段點(diǎn)位置集合為z,細(xì)尋分段點(diǎn)位置集合為p。

1.1.4 運(yùn)算步驟

步驟1包絡(luò)。

xENV=f1(x),其中,f1為RMS上包絡(luò)函數(shù),xENV大小為Nt×1。

步驟2降采樣去重。

xENV_DS=f2(xENV,m),其中,f2為降采樣函數(shù),m為降采樣率;xENV_DS大小為N×1,N=Nt/m。

xENV_DS_INC=f3(xENV_DS),其中,f3為升序排列函數(shù),xENV_DS_INC大小為N×1。

S=f4(xENV_DS_INC),其中,函數(shù)f4通過去除重復(fù)元素,僅保留xENV_DS_INC中獨(dú)立元素(多個(gè)重復(fù)僅保留一個(gè)元素)。

S=[s1,s2,…,sQ],S大小為Q×1,Q

步驟3粗尋分段點(diǎn)。

初始化:

定義水平線:y=s1。

定義:r=floor(Nt/L),其中,r為期望粗尋分段點(diǎn)個(gè)數(shù)(也即分段點(diǎn)區(qū)間個(gè)數(shù))。

z1=f5(w1),其中,f5函數(shù)僅保留w1中相互距離不小于L/m的元素。

z=z∪z1,其中,z=[z1,z2,…]。

迭代:

fori=1,2,…,Q

y=si;

zi=f6(wi);

z=z∪zi;

if length(z)==r

break;

end

end

其中,f6函數(shù)僅保留wi中元素最小距離不小于L/m的元素。

步驟4細(xì)尋分段點(diǎn)。

由步驟1～步驟3可得到粗尋分段點(diǎn)位置集合z=[z1,z2,…,zr],大小為r×1。

forj=1,2,…,r

lj=f7(zj);

pj=f8(lj);

p∪pj;

end

其中,函數(shù)f7將粗尋分段點(diǎn)位置還原成位置區(qū)間,lj=[zjm-m,zjm-m+1,…,zjm+m-1]大小為2m×1;函數(shù)f8取位置區(qū)間所屬數(shù)據(jù)最小值位置。

步驟5剪切分段。

由步驟1～步驟4可得到細(xì)尋分段點(diǎn)位置集合p=[p1,p2,…,pr],大小為r×1。

依據(jù)得到的分段點(diǎn)位置剪切分段原始數(shù)據(jù),截取符合期望段長L的區(qū)間數(shù)據(jù)(相鄰換向點(diǎn)距離滿足L～1.5L,取相鄰換向點(diǎn)中位數(shù),在此中位數(shù)左右各截取L/2區(qū)間數(shù)據(jù));采用鄰域面積比較法對區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行判定時(shí),規(guī)定面積數(shù)值大的為正行程區(qū)間數(shù)據(jù)xpd,面積小的為負(fù)行程區(qū)間數(shù)據(jù)xnd。

確定分段點(diǎn)區(qū)間(也即粗尋分段點(diǎn))操作示意圖如圖3所示,單行程數(shù)據(jù)量為兩分段點(diǎn)間數(shù)據(jù)段,各單行程段長基本相等。取粗尋分段點(diǎn)過程中期望數(shù)據(jù)段長為L/m,Dmin為水平線與包絡(luò)線單個(gè)交點(diǎn)到原分段點(diǎn)的最小距離,由于原始數(shù)據(jù)起始位置影響,分段點(diǎn)區(qū)間個(gè)數(shù)(也即粗尋分段點(diǎn)個(gè)數(shù))從重采樣RMS包絡(luò)線波谷個(gè)數(shù)確定。

圖3 分段點(diǎn)區(qū)間的確定示意圖Fig.3 Schematic diagram for determination of subsection point interval

確定分段點(diǎn)位置(也即細(xì)尋分段點(diǎn))如圖4所示,在分段點(diǎn)區(qū)間上確定的最小值位置即為原始數(shù)據(jù)的一個(gè)分段點(diǎn)位置。

圖4 分段點(diǎn)位置的確定示意圖Fig.4 Schematic diagram for determining the position of subsection points

依據(jù)得到的分段點(diǎn)位置剪切分段原始數(shù)據(jù),如圖4所示,截取相鄰分段點(diǎn)符合期望段長L的區(qū)間數(shù)據(jù)時(shí),取符合期望段長L的相鄰分段點(diǎn)中位數(shù),在中位數(shù)左右各截取L/2的區(qū)間數(shù)據(jù),L≤xpd<1.5L,L≤xnd<1.5L。

采用鄰域面積比較法對相鄰分段點(diǎn)區(qū)間數(shù)據(jù)進(jìn)行判定,規(guī)定面積數(shù)值大的為正行程區(qū)間數(shù)據(jù),面積小的為反行程區(qū)間數(shù)據(jù),如圖5所示,相鄰面積比較S1S3,則S2截取區(qū)間數(shù)據(jù)為正向xpd,S1與S3截取區(qū)間數(shù)據(jù)為反向xnd。

圖5 剪切分段示意圖Fig.5 Sectional diagram of shearing

1.2 特征提取

為了監(jiān)測滾珠絲杠副的狀態(tài),需要利用多個(gè)特征盡可能準(zhǔn)確表征滾珠絲杠副從正常狀態(tài)到失效狀態(tài)的退化趨勢。隨著滾珠絲杠副的持續(xù)運(yùn)行,滾珠與滾道潤滑逐漸不足,會產(chǎn)生一系列異常振動信號,采用合適的特征提取方法提取出敏感度高、表征性強(qiáng)的特征,可有效提高滾珠絲杠副的故障診斷和性能評估的準(zhǔn)確性。該研究對滾珠絲杠副的性能評估采取多特征融合的方法[8],從多個(gè)角度提取表征滾珠絲杠副性能退化的相關(guān)特征。

1.2.1 模糊熵特征

熵作為一種統(tǒng)計(jì)測度,通過考慮時(shí)間序列的非線性行為來量化復(fù)雜性并監(jiān)測動態(tài)變化[9]。隨著非線性科學(xué)的發(fā)展,近年來多種非線性分析方法,如近似熵、樣本熵、排列熵等已廣泛應(yīng)用于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。與傳統(tǒng)分析方法相比較而言,基于熵的方法具有聚類能力強(qiáng)、分類精度高、抗噪聲能力強(qiáng)以及不依賴先驗(yàn)知識等優(yōu)點(diǎn)[10]。模糊熵(fuzzy entropy,FE)在樣本熵和近似熵的基礎(chǔ)上發(fā)展而來,利用模糊隸屬度函數(shù)代替常規(guī)熵中的硬閾值判據(jù),充分利用其模糊信息處理能力,增強(qiáng)了統(tǒng)計(jì)效果的穩(wěn)定性。模糊熵衡量的是新模式產(chǎn)生的概率大小,該值越大,新模式產(chǎn)生的概率越大,序列復(fù)雜度越大,將該特征應(yīng)用于滾珠絲杠副狀態(tài)表征,即與正常狀態(tài)偏離度越大,因此,模糊熵可較好地利用振動監(jiān)測數(shù)據(jù)對滾珠絲杠副的性能狀態(tài)進(jìn)行表征。

假設(shè)給定的時(shí)間序列為{Xi}={x1,x2,…,xN},模糊熵FuzzyEn計(jì)算過程如下。

步驟1對于給定的時(shí)間序列為{Xi}={x1,x2,…,xN}按順序以m為窗,將時(shí)間序列分為k個(gè)序列,其中k=N-m+1。

(1)

(2)

uj(t)]|},k=0,1,…,m-1;

i,j=1,2,…,k且i≠j

(3)

(4)

式(4)中:r為相似容限參數(shù),定義為原一維時(shí)間序列標(biāo)準(zhǔn)差的R倍,即r=Rδ。

同時(shí),對除自身以外所有隸屬度求平均,公式為

(5)

步驟4將窗m增長為m+1,重復(fù)步驟1～步驟4。

步驟5計(jì)算模糊熵。

FuzzyEn(t)=ln[φm(t)]-ln[φm+1(t)]

(6)

1.2.2 時(shí)域特征

在機(jī)械設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷與健康管理過程中,時(shí)域信號作為振動試驗(yàn)獲得的原始信號,保留了最全面、最完整的信息[11]。在時(shí)域分析方法中,信號的基本統(tǒng)計(jì)特征和概率分布可劃分為有量綱指標(biāo)和無量綱指標(biāo)。如表1所示,研究針對所采集滾珠絲杠副振動數(shù)據(jù),提取能較好反映其故障退化的典型時(shí)域特征指標(biāo)最大值、峰峰值、絕對值平均、均方根來進(jìn)行融合特征評估。

表1 典型時(shí)域特征指標(biāo)Table 1 Typical time domain characteristic index

最大值和峰峰值反映了信號的振幅波動情況,適用于檢測具有瞬時(shí)沖擊的故障類型;絕對值平均反映了信號振動幅度的平均水平,適合監(jiān)測磨損類故障;均方根反映了信號的能量大小,為二階矩,可反映振幅隨時(shí)間的緩慢變化,而磨損也是一種由緩及重的變化過程,因此均方根可用來表征滾珠絲杠副的磨損程度。

1.3 流形評估

通過比較待評估樣本的特征向量和標(biāo)準(zhǔn)健康樣本的特征向量之間的距離,或者二者之間的相似度來評估健康度是目前較為常用的設(shè)備性能評估方法之一[12]。常用的有歐氏距離、馬氏距離、余弦相似度等方法。歐氏距離將樣本的不同屬性(即各指標(biāo)或各向量)之間的差別等同處理,在樣本距離較近時(shí),易互相干擾,影響評估準(zhǔn)確度。馬氏距離[13]表示數(shù)據(jù)的協(xié)方差距離,它是一種有效的計(jì)算兩個(gè)未知樣本集的相似度的方法,馬氏距離不受量綱影響,還可以排除變量之間的相關(guān)性的干擾,但受局部微小變量影響較大,對全局性反映不足。在高維空間中,為了克服歐氏距離與馬氏距離的不足,該研究引入流形距離對滾珠絲杠副進(jìn)行性能評估。

流形學(xué)習(xí)[14]從數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)去深度挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)部的本質(zhì)特征,簡化了數(shù)據(jù)的復(fù)雜度。流形距離[15]使用了微分幾何中測地線的思想,它計(jì)算數(shù)據(jù)從高維空間在向低維空間映射之后流形上的測地線距離。流形距離評估計(jì)算步驟如下。

步驟1假定高維數(shù)據(jù)集X由n個(gè)樣本組成,X={x1,x2,…,xn},定義L(xi,xj)為樣本xi與xj之間在流形空間上的直線長度。

L(xi,xj)=ρdist(xi,xj)-1

(7)

式(7)中:dist(xi,xj) 為樣本xi與xj之間的歐氏距離;ρ>1為收縮膨脹系數(shù)。

步驟2建立近鄰圖。將數(shù)據(jù)視為加權(quán)圖G=(V,E)的頂點(diǎn)V,將邊集E={Wij}視為每對數(shù)據(jù)點(diǎn)之間定義的流形長度。p={p1,p2,…,pl}∈Vl,p1與p2的邊界(pk,pk+1)∈E,1≤k

步驟3計(jì)算最短路徑。

(8)

式(8)中:L(pk,pk+1)為xi與xj之間路徑的流形長度。

步驟4流形距離歸一化,轉(zhuǎn)化為置信值。

(9)

式(9)中:di為計(jì)算得到的流形距離;a為可調(diào)整的歸一化參數(shù),通過調(diào)整參數(shù)a,可以調(diào)整CV對故障不同階段的敏感程度。

2 試驗(yàn)驗(yàn)證

2.1 試驗(yàn)設(shè)置

如圖6所示,滾珠絲杠副試驗(yàn)臺包括伺服驅(qū)動器、伺服電機(jī)、滾珠絲杠副和控制電路。使用4個(gè)加速度傳感器采集振動數(shù)據(jù),傳感器1安裝在滑塊頂部與地面垂直方向,傳感器2安裝滑塊側(cè)面與軌道垂直方向,傳感器3安裝在軌道中點(diǎn)側(cè)面與軌道垂直方向,傳感器4安裝在軌道支承座端部。試驗(yàn)采用的加速度傳感器為IEPE型,量程50g(g為重力加速度),靈敏度100 mV/g,所采集信號為電壓信號。絲杠直徑為16 mm,導(dǎo)程為10 mm,有效行程100～1 500 mm,定位精度0.02 mm。伺服電機(jī)額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min,環(huán)境溫度為室溫。

圖6 滾珠絲杠試驗(yàn)臺Fig.6 Ball screw test bench

設(shè)定滾珠絲杠副滑塊往返運(yùn)動區(qū)間長度為50 cm。振動數(shù)據(jù)每60 min采集一次,采樣率為32 kHz,每次采樣時(shí)間為30 s。試驗(yàn)操作運(yùn)行流程時(shí)間如圖7所示,試驗(yàn)開始前用清洗劑對絲杠清洗處理,試驗(yàn)開始后重新加入潤滑脂,連續(xù)運(yùn)行,從0 h開始采集監(jiān)測數(shù)據(jù)。為了模擬工業(yè)現(xiàn)場粉塵污染對滾珠絲杠副的影響,在試驗(yàn)的第900 h開始,對試驗(yàn)臺的絲杠及滑塊加入典型工業(yè)粉塵顆粒大小10 μm的鐵粉。

圖7 試驗(yàn)時(shí)間軸Fig.7 Test timeline

2.2 數(shù)據(jù)分析

2.2.1 數(shù)據(jù)分段

試驗(yàn)中針對4個(gè)通道采集數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)4號加速度傳感器通道數(shù)據(jù)適合數(shù)據(jù)分段,2號加速度傳感器通道數(shù)據(jù)適合做評估。由于原始數(shù)據(jù)量過于龐大,對滾珠絲杠副性能評估時(shí),原始數(shù)據(jù)多個(gè)正反行程只選取第一次正向和第一次反向數(shù)據(jù),并每8個(gè)點(diǎn)對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,重采樣后每12 500個(gè)點(diǎn)進(jìn)行特征提取。該研究將試驗(yàn)數(shù)據(jù)集的前10 h的數(shù)據(jù)(第1～10組數(shù)據(jù))作為正常情況,后續(xù)1 423 h數(shù)據(jù)(第11～1 433組數(shù)據(jù))做測試評估。

根據(jù)滾珠絲杠副4號加速度傳感器通道數(shù)據(jù),粗尋換向點(diǎn)區(qū)間個(gè)數(shù)及期望段長的確定如圖8所示,換向點(diǎn)位置的確定如圖9所示。依據(jù)換向點(diǎn)位置信息,數(shù)據(jù)剪切分段結(jié)果如圖10所示。

圖8 換向點(diǎn)區(qū)間確定示意圖Fig.8 Schematic diagram for determining reversing point interval

圖9 換向點(diǎn)位置確定示意圖Fig.9 Schematic diagram for determining reversing point position

圖10 剪切分段示意圖Fig.10 Sectional diagram of shearing

2.2.2 特征提取

對每一組數(shù)據(jù)提取模糊熵特征,最大值、絕對值平均、峰峰值、均方根時(shí)域特征,歸一化之后進(jìn)行流形距離計(jì)算。如表2所示為部分試驗(yàn)提取特征結(jié)果,其中正常數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)正反向各選取了連續(xù)3組,由于試驗(yàn)采用加速度傳感器采集電壓信號,將其轉(zhuǎn)換成加速度后會更小。圖11、圖12為研究所提取的5種特征指標(biāo)。其中,選取模糊熵、絕對值平均、均方根在三維空間內(nèi)聚類效果如圖13、圖14所示。

圖11 正向特征提取結(jié)果Fig.11 Forward feature extraction results

圖12 反向特征提取結(jié)果Fig.12 Reverse feature extraction results

圖13 正向數(shù)據(jù)特征模糊熵、絕對值平均、均方根三維效果Fig.13 Three-dimensional effect of fuzzy entropy, absolute value average and root mean square of forward data features

圖14 反向數(shù)據(jù)特征模糊熵、絕對值平均、均方根三維效果Fig.14 Three-dimensional effect of fuzzy entropy, absolute value average and root mean square of reverse data features

2.2.3 性能評估

在獲取模糊熵和時(shí)域特征后,通過計(jì)算流形距離得到正常數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)的流形距離,然后將得到的距離進(jìn)行歸一化,將流形距離轉(zhuǎn)化為表示滾珠絲杠副健康狀態(tài)的CV。

圖15(a)和圖15(b)分別為正向正常數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)之間的流形距離和CV。受到機(jī)械裝配精度影響,起始段0～80 h為新設(shè)備初始投入使用“磨合期”,磨合期過后滾珠絲杠副運(yùn)行平穩(wěn),進(jìn)入80～900 h“正?！彪A段。依據(jù)經(jīng)驗(yàn),健康狀態(tài)閾值選擇為0.68,亞健康狀態(tài)閾值為0.59,由于滾珠絲杠副設(shè)備從投入使用到完全故障退化周期較長,試驗(yàn)考慮在絲杠導(dǎo)軌加入直徑10 μm鐵粉,加速退化試驗(yàn)。因此從健康狀態(tài)運(yùn)行約900 h后注入故障,從900～1 300 h由于注入了加速磨損故障,設(shè)備進(jìn)入“加速退化”階段,健康度下降,后續(xù)進(jìn)入短暫穩(wěn)定期。加速磨損退化階段由于設(shè)備繼續(xù)長時(shí)間運(yùn)行,1 300～1 423 h故障損傷逐漸顯現(xiàn)積累,設(shè)備進(jìn)入“故障擴(kuò)展”階段,隨著運(yùn)行時(shí)間加長設(shè)備健康度繼續(xù)下降,CV下降到0.56以下。圖15(c)和圖15(d)為滾珠絲杠副正反向性能退化流形距離和CV評估對比。

圖15 正反向流形距離和CV值對比Fig.15 Comparison of forward and backward manifold distance and CV value

3 結(jié)論

提出了一種基于數(shù)據(jù)分段、模糊熵、時(shí)域特征和流形距離的滾珠絲杠副健康評估方法。該方法對往復(fù)運(yùn)動的非線性振動信號具有良好的適用性。利用數(shù)據(jù)分段可以將原始信號分為正向和反向,從而更精確評估滾珠絲杠副的健康狀態(tài)。在數(shù)據(jù)分段完成后,針對單方向原始數(shù)據(jù)提取模糊熵和典型時(shí)域特征構(gòu)建特征空間,再利用流形距離計(jì)算距離,然后將流形距離歸一化為CV,從而得到滾珠絲杠副的健康程度。試驗(yàn)表明,數(shù)據(jù)分段、模糊熵與時(shí)域特征融合和流形距離可以有效地表征滾珠絲杠副的退化過程和健康程度。然而,該研究在特征提取方面還有一定的不足,后續(xù),將通過多維度方法,挖掘深層次的故障信息,以便于在更深層次對滾珠絲杠副故障狀態(tài)進(jìn)行表征,以此來提高性能評估準(zhǔn)確性;除此之外,還將開展多工況、復(fù)雜環(huán)境下的滾珠絲杠副性能評估。