[发明专利]数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法

说明书

本发明涉及一种数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法，属于轴承健康预测领域，包括以下步骤：S1：通过加速寿命试验台在物理空间中采集其全寿命周期振动加速度信号；S2：通过研究振动信号的幅值与缺陷尺寸之间的关系，利用BP神经网络对缺陷尺寸进行预测；S3：利用生命周期振动信号，得到一系列预测的演化缺陷；S4：根据演化缺陷，在二自由度动力学模型中引入相应的位移激励，在虚拟空间中建立滚动轴承全寿命周期动力学模型；S5：将虚拟空间中的仿真数据映射到物理空间中相应的数据中。

技术领域

本发明属于轴承健康预测领域，涉及一种数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法。

背景技术

随着工业4.0的发展，制造业数字化已成为大势所趋，对重要设备的智能化运维尤为重要。滚动轴承是广泛应用的机床、运输设备等旋转机械的关键和基础部件之一，但由于工作环境恶劣，很容易发生故障。在某些情况下，旋转机械的运行状态主要取决于轴承的状态。为了更好地监测和预测轴承的健康状态，首先需要揭示滚动轴承的动态响应，特别是当轴承发生故障时。Epps研究了滚动轴承在某些离散故障下的激励函数和振动响应。Sassi等人建立了一个耦合的3自由度缺陷滚动轴承，并开发了一个名为BEAT(轴承工具箱)的应用程序。Arslan和Aktürk建立了角接触球轴承的轴承模型，考虑了内圈、外圈和滚动体的缺陷对振动的影响。Ashtekar等人研究了表面缺陷和不规则(凹痕和凸起)对轴承动力学的影响，并表明它们显著影响轴承的运动和力。Wang等人提出了一个考虑中心力、重力和滚子滑动影响的圆柱滚子轴承多体动力学模型。该模型能很好地描述不同缺陷类型和缺陷尺寸对轴承动态响应的影响。Patil等人利用半正弦位移激励来表示局部轴承缺陷的影响，建立了局部缺陷轴承的动力学模型。刘等通过分段函数建立了滚动轴承故障动力学模型。利用该模型，分析了滚道缺陷尺寸和形状与脉冲响应的关系。考虑赫兹接触力和接触阻尼的影响，Ahmadi等通过用矩形位移激励函数表示故障激励，建立了滚动轴承的故障动力学模型。Koga等人将故障激励描述为与轴速度和重力有关的函数，然后构造了一个新的滚动轴承多体轴承动力学模型。Qin等人提出了一种新的故障角接触球轴承的高速动力学模型。该模型考虑了高速对滚动体的影响，采用B样条拟合位移激励法来表示故障激励。然而，对于不同健康状态下滚动轴承的寿命周期动力学模型的研究还很少。

为了将仿真数据与实际数据联系起来，数字孪生技术提供了一种可行的方法。数字孪生的概念可以追溯到2003年密歇根大学的产品生命周期管理课程，提出了实空间、虚拟空间及其数据流连接的三个概念。后来这个概念被命名为数字孪生。然而，由于某些技术的局限性，当时数字孪生兄弟的发展相对缓慢。幸运的是，在传感器检测、大数据分析、物联网、深度学习等新兴技术的帮助下，数字孪生兄弟得到了长足的发展。在工业领域，数字孪生技术不仅可以降低复杂设备设计制造的成本和周期，而且可以大大减少设备的运行和维护。2012年，美国宇航局和美国空军将“数字孪生”定义为一个综合了多物理场、多尺度和概率的模拟过程，并将其应用于飞机的设计、运行和维护中，大大提高了其安全性和可靠性。J、Kraft和S。Kuntzagk建立了飞机发动机的数字孪生模型，成功地降低了其维护成本和运行成本。Tao等人提出了一种数字孪生驱动的PHM框架，有效地利用了数字孪生的便捷交互机制和数据融合。通过风力发电机组实例验证了该方法的有效性。Qi等人阐述了如何将数字孪生服务与intel ligent制造相结合。Tao等人回顾了数字孪生技术在工业中的应用，提出了当前面临的挑战和未来的发展方向。徐等通过深度转移学习方法成功地实现了基于数字孪生的故障诊断。以某汽车生产线为例，验证了该方法的优越性和可行性。Wang等通过引入基于参数灵敏度分析的模型修正方案，建立了双转子数字模型，结果表明该模型可以成功地用于故障诊断和自适应雷达分析。然而，上述工作大多对物理退化机理关注不够，没有与实测数据相结合，严重影响了数字孪生模型的可靠性和准确性。而且全寿命周期滚动轴承的数字孪生还没有出现。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数模联合驱动的全寿命滚动轴承数字孪生模型构建方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：