CN116848331A

CN116848331A - 用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的系统、装置和方法

Info

Publication number: CN116848331A
Application number: CN202180093683.8A
Authority: CN
Inventors: S·奈尔; V·马利克; C·A·沃尔夫波佐; I·拉马萨米
Original assignee: Siemens Corp
Current assignee: Siemens Corp
Priority date: 2020-12-14
Filing date: 2021-12-10
Publication date: 2023-10-03
Also published as: US20240060855A1; EP4244495A1; WO2022128769A1; EP4012209A1

Abstract

本发明提供了一种用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的系统(100)、装置(110)和方法。所述方法包括从源(115，125，130)接收对分析轴承中的缺陷的请求，从所接收的操作数据确定轴承的振动谱，基于所确定的振动谱监视在一段时间上的轴承上的缺陷的冲击，从振动谱确定针对其轴承上的缺陷的冲击高于阈值范围的特性值，基于所确定的特性值和从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数来确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力，基于所确定的在所述时间段期间的冲击力来确定轴承的剩余使用寿命，以及在输出设备上生成指示轴承的剩余使用寿命的通知。

Description

用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的系统、装置和方法

技术领域

本发明涉及轴承监视系统领域，并且更特别地，涉及估计至少一个轴承的剩余使用寿命。

背景技术

在工业中，出于减少两个旋转部件之间的摩擦的目的，轴承被用在若干个机械中。这些轴承还将旋转部件之间的相对运动限制到期望的运动。然而，轴承可能由于诸如不良的润滑和轴承的结构内的污染之类的因素而意外失效。例如，轴承内的润滑可能在轴承的操作阶段期间由于过高的温度而失效。污染可能由于杂质颗粒、湿气等进入到轴承的结构中而发生。上面的因素导致轴承中诸如腐蚀、剥落、点蚀、电侵蚀、塑性变形以及诸如此类的故障模式。作为结果，轴承组装件的预期疲劳寿命降低，并最终发生故障。因此，轴承故障可能引起机械的意外停机，从而导致生产和财务损失。在安全关键应用中，轴承故障还可能将人类生命置于风险中。

鉴于上面的内容，存在对估计轴承的剩余使用寿命的需要。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的系统、装置和方法。

本发明的目的通过一种用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的方法来实现。

该方法包括接收分析所述至少一个轴承中的缺陷的请求。如本文中使用的术语“缺陷”指代所述至少一个轴承内导致轴承的异常操作的任何结构变形。该请求包括与所述至少一个轴承相关联的操作数据。在一个实施例中，操作数据包括实时地与轴承相关联的至少一个感测单元的输出。必须理解，如本文中使用的术语“感测单元”包括换能器和传感器这两者。除了上面的内容之外，该请求还可以指定一个或多个轴承参数。

有利的是，本发明促进了基于相应的操作数据估计任何大小的轴承的剩余使用寿命。

该方法包括从所接收的操作数据确定所述至少一个轴承的振动谱。有利的是，所述操作数据从时域到频域的转换有助于包络(envelop)信号，并且保护信号免受由来自外部物理因素的源引起的不必要的振动。更进一步地，基于振动谱确定所述至少一个轴承的剩余使用寿命提高了准确性并且。

该方法包括基于所确定的振动谱监视在一个时间段上的所述至少一个轴承上的缺陷的冲击。如本文中使用的术语“冲击”指代由缺陷产生的与轴承的正常操作的偏差。在实施例中，在监视缺陷的冲击时，该方法包括监视所述至少一个感测单元的输出中的异常。

有利的是，本发明促进了实时地连续监视由于轴承中的缺陷所致的冲击。

该方法包括从振动谱确定针对其轴承上的缺陷的冲击高于阈值范围的一个或多个特性值。在示例中，确定所述一个或多个特性值包括分析与所述至少一个轴承相关联的操作数据。

该方法包括基于所确定的一个或多个特性值和从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数来确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力。如本文中使用的术语“冲击力”指代球在进入缺陷边缘时经历的接触力或最大压缩力。

在实施例中，确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力包括针对与所述至少一个轴承相当的轴承组生成虚拟轴承模型。

在实施例中，生成虚拟轴承模型包括基于与轴承组相关联的测试操作数据来确定测试操作简档。进一步地，该方法包括在预定义的轴承模型上模拟预确定的缺陷，所述预定义的轴承模型包括依照与轴承组相关联的动态载荷额定标准和额定寿命标准的数据集。进一步地，该方法包括基于在预定义的轴承模型上的对预确定的缺陷的模拟，在与所述轴承组相关联的频域中生成模拟操作简档。在优选的实施例中，确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力包括，基于从模拟振动信号的频谱获得的相关模型和与所述轴承组相关联的频域中的所生成的模拟操作简档来确定所述轴承组的校准冲击力。

在实施例中，虚拟轴承模型是基于与所述轴承组相关联的模拟数据、实验数据和数学数据中的一个或多个来生成的。

在实施例中，确定冲击力进一步包括使用机器学习模型来优化所述轴承组的所确定的校准冲击力中的一个或多个参数。

在实施例中，确定冲击力进一步包括基于针对所述轴承组中的轴承中的每一个确定的所述一个或多个参数来确定所述至少一个轴承的动态参数。

有利的是，本发明使用在该时间段期间的冲击力来获得轴承的剩余使用寿命。

该方法包括基于在该时间段期间的冲击力和操作数据来确定所述至少一个轴承的剩余使用寿命。如本文中使用的术语“剩余使用寿命”指代在可检测故障模式的发起和轴承的功能故障之间的持续时间。在优选的实施例中，在确定剩余使用寿命时，该方法包括使用轴承的虚拟模型基于冲击力来计算与轴承相关联的动态参数。在一个实施例中，所述动态参数是轴承上的动态等效载荷。

进一步地，轴承的剩余使用寿命模型被基于动态参数来配置。所述剩余使用寿命模型是将动态参数与轴承的寿命相关联的动态模型。进一步地，基于所配置的剩余使用寿命模型和操作数据来计算轴承的剩余使用寿命。

有利的是，本发明促进了使用冲击力来确定影响轴承的劣化的动态参数。

该方法包括在输出设备上生成指示轴承的剩余使用寿命的通知。除了所述剩余使用寿命之外，所述通知可以进一步包括与轴承相关联的诊断信息。例如，所述诊断信息可以指示冲击力曲线、RUL曲线、时域和频域速率曲线，以及RUL曲线上的劣化状态的指示。

本发明的目的通过一种用于估计轴承的剩余使用寿命的装置来实现。该装置包括一个或多个处理单元和通信地耦合到所述一个或多个处理单元的存储器单元。所述存储器单元包括以由所述一个或多个处理单元可执行的机器可读指令形式存储的轴承管理模块。所述轴承管理模块被配置为执行上面描述的方法步骤。条件管理模块的执行也可以使用诸如图形处理单元(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)或神经处理/计算引擎之类的协处理器来执行。

根据本发明的实施例，所述装置可以是边缘计算设备。如本文中所使用的，“边缘计算”指代能够在边缘设备上执行的计算环境(例如，在一端连接到工业设置中的感测单元，并且在另一端连接到诸如用于(一个或多个)计算服务器或(一个或多个)云计算服务器之类的(一个或多个)远程服务器)，所述边缘设备可以是在计算能力方面具有小的形状因子和资源约束的紧凑型计算设备。边缘计算设备的网络也可以用于实现该装置。这样的边缘计算设备的网络被称为雾网络。

在另一个实施例中，该装置是具有基于云计算的平台的云计算系统，所述基于云计算的平台被配置为提供用于分析分析轴承中的缺陷的云服务。如本文中所使用的，“云计算”指代包括可配置的计算物理和逻辑资源(例如网络、服务器、存储装置、应用、服务等)以及在网络(例如互联网)上分发的数据的处理环境。云计算平台可以被实现为用于分析轴承中的缺陷的服务。换句话说，云计算系统提供对可配置的计算物理和逻辑资源的共享池的按需网络访问。该网络例如是有线网络、无线网络、通信网络或者从这些网络的任何组合形成的网络。

附加地，本发明的目的通过一种用于估计轴承的剩余使用寿命的系统来实现。该系统包括能够提供操作数据的一个或多个源，所述操作数据与如上面描述的那样通信地耦合到所述一个或多个源的轴承和装置相关联。如本文中使用的术语“源”指代被配置为获得操作数据并且将操作数据传输到装置的电子设备。源的非限制性示例包括感测单元、控制器和边缘设备。

本发明的目的还通过在其上保存计算机程序的程序代码段的计算机可读介质来实现，当所述程序代码段被执行时，所述程序代码段可加载到执行如上面描述的方法的处理器中和/或由处理器可执行。

附图说明

利用结合对应附图的对本发明实施例的以下描述，本发明的上面提及的属性、特征和优点以及实现它们的方式将变得更加显而易见和可理解(清楚)。所图示的实施例意图说明而非限制本发明。

图1A图示了根据本发明的实施例的用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的系统的框图；

图1B图示了根据本发明的实施例的用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的装置的框图；

图2A图示了球轴承的结构；

图2B图示了球轴承的外圈中的缺陷；

图3图示了根据本发明的实施例的用于构建轴承的虚拟模型的实验测试设置；

图4A是示出根据本发明的实施例的从感测单元获得的操作数据的示例时间-速率曲线的图形用户接口视图；

图4B是根据本发明的实施例的示出当信号通过带通滤波器时的峰值振幅值的图形用户接口视图；

图5描绘了根据本发明的实施例的用于估计轴承的剩余使用寿命的方法的流程图；

图6是根据本发明的实施例的使得用户能够从客户端设备提供一个或多个轴承参数的值的示例性的基于web的接口；

图7是根据本发明的实施例的示出所确定输出的示例的图形用户接口视图；

图8是根据本发明的实施例的示出冲击力和速度曲线的示例的图形用户接口视图；

图9A是根据本发明的实施例的示出如从时域中的操作数据获得的球速率的示例的图形用户接口视图；

图9B是根据本发明的实施例的示出频域中的功率谱的示例的图形用户接口视图；

图10是根据本公开的实施例的示出剩余使用寿命中的劣化的图形用户接口视图。

具体实施方式

在下文中，详细描述用于实行本发明的实施例。各种实施例被参考附图进行描述，在附图中，相同的附图标记始终用于指代相同的元件。在以下描述中，出于解释的目的，阐述了许多具体细节，以便提供对一个或多个实施例的透彻理解。可以明显的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践这样的实施例。

图1A图示了根据本发明的实施例的用于估计轴承105的剩余使用寿命的系统100的框图。例如，轴承105可以是诸如工业马达(未示出)之类的旋转装备的一部分。轴承的非限制性示例包括深沟球轴承、圆柱滚子轴承、圆锥滚子轴承、推力轴承、角接触球轴承、滚针球轴承以及诸如此类。在本实施例中，轴承105包括内圈、外圈和设置在内圈和外圈之间的间隙中的多个滚动元件。轴承105进一步包括被定位在内圈和外圈之间的保持架，以用于维持滚动元件之间的对称径向间隙。稍后在本公开中参考图2A描述轴承的示例。

系统100包括通信地耦合到一个或多个边缘设备115的装置110。所述一个或多个边缘设备115经由网络120(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)、WiFi等)连接到装置110。边缘设备115中的每一个被配置为从与轴承105相关联的至少一个感测单元125接收传感器数据。所述至少一个感测单元125可以包括例如振动传感器、速率传感器、加速度传感器和力传感器。所述传感器数据对应于所述至少一个感测单元125的输出。例如，来自所述至少一个感测单元125的输出可以是振动数据、速率数据、加速度数据或力数据的形式。在实施例中，通过边缘设备115上的数据采集接口获得传感器数据。边缘设备115向装置110实时提供传感器数据。

附加地，边缘设备115还被配置为向装置110提供与轴承105相关联的一个或多个轴承参数。所述一个或多个轴承参数包括但不限于标准轴承号、球大小、轴承静态载荷、材料密度、角速率、内部余隙、轴承直径、滚动元件数量、滚动元件半径、内圈直径、外圈直径、缺陷大小、疲劳载荷极限和轴承105中使用的润滑剂类型。必须理解的是，标准轴承号指示如由轴承105的制造商提供的某些规范，诸如球大小、轴承静态载荷、材料密度、内部余隙、轴承直径、滚动元件数量、滚动元件半径、内圈直径、外圈直径、疲劳载荷极限、轴承宽度以及诸如此类。因此，在实施例中，可以提供与轴承105相关联的标准轴承号来代替上面的轴承参数。

所述一个或多个轴承参数可以存储在边缘设备115的存储器中，或者可以由操作者输入到边缘设备115。例如，边缘设备115可以通信地耦合到客户端设备130。客户端设备的非限制性示例包括个人计算机、工作站、个人数字助理、人机接口。客户端设备130可以使得用户能够通过基于web的接口输入所述一个或多个轴承参数的值。在从用户接收到所述一个或多个轴承参数时，边缘设备115向装置110传输对分析轴承105中的缺陷的请求。缺陷由于轴承105中故障模式的发起而出现。故障模式的非限制性示例包括剥落、点蚀、塑性变形、磨损、电侵蚀和典型地在轴承105的外圈上的腐蚀。缺陷可能由于污染物的存在或由于轴承105内使用的润滑剂的性质而出现。该请求包括所述一个或多个轴承参数连同传感器数据。

在本实施例中，装置110被部署在云计算环境中。如本文中所使用的，“云计算环境”指代包括可配置的计算物理和逻辑资源(例如网络、服务器、存储装置、应用、服务等)以及在网络120(例如互联网)上分发的数据的处理环境。云计算环境提供对可配置的计算物理和逻辑资源的共享池的按需网络访问。装置110可以包括基于对应的传感器数据和所述一个或多个轴承参数来估计给定轴承的剩余使用寿命的模块。附加地，装置110可以包括用于经由网络120与所述一个或多个边缘设备115通信的网络接口。

如图1B中所示的，装置110包括处理单元135、存储器单元140、存储单元145、通信单元150、网络接口155和标准接口或总线160。装置110可以是计算机、工作站、在主机硬件上运行的虚拟机、微控制器或集成电路。作为替代，装置110可以是真实或虚拟的计算机组(真实计算机组的技术术语是“集群”，虚拟计算机组的技术术语是“云”)。

如本文中使用的术语“处理单元”135意指任何类型的计算电路，诸如但不限于微处理器、微控制器、复杂指令集计算微处理器、精简指令集计算微处理器、超长指令字微处理器、显式并行指令计算微处理器、图形处理器、数字信号处理器或任何其他类型的处理电路。处理单元135还可以包括嵌入式控制器，诸如通用或可编程逻辑设备或阵列、专用集成电路、单片计算机以及诸如此类。一般而言，处理单元135可以包括硬件元件和软件元件。处理单元135可以被配置用于多线程，即处理单元135可以同时主持(host)不同的计算过程，并行执行任一个或者在主动和被动计算过程之间切换。

存储器单元140可以是易失性存储器和非易失性存储器。存储器单元140可以被耦合以用于与处理单元135通信。处理单元135可以执行存储在存储器单元140中的指令和/或代码。各种各样的计算机可读存储介质可以存储在存储器单元140中并且从存储器单元140中访问。存储器单元140可以包括用于存储数据和机器可读指令的任何合适的元件，诸如只读存储器、随机存取存储器、可擦除可编程只读存储器、电可擦除可编程只读存储器、硬盘驱动器、用于处置致密盘、数字视频盘、磁盘、磁带盒、存储器卡以及诸如此类的可移除介质驱动器。

存储器单元140包括轴承管理模块165，该轴承管理模块165是在上面提及的存储介质中的任何一个上的机器可读指令的形式，并且可以与处理单元135通信并且由处理单元135执行。轴承管理模块165包括预处理模块170、冲击监视模块175、冲击力计算模块180、寿命估计模块185和通知模块190。预处理模块170被配置用于接收对分析轴承105中的缺陷的请求。该请求包括与轴承105和所述一个或多个轴承参数相关联的操作数据。预处理模块170被配置用于从所接收的操作数据确定所述至少一个轴承的振动谱。冲击监视模块175被配置用于监视在一个时间段上的轴承105上的缺陷的冲击。冲击监视模块175被进一步配置用于从振动谱确定针对其轴承上的缺陷的冲击高于阈值范围的一个或多个频率。冲击力计算模块180被配置用于基于所确定的一个或多个频率和从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数来确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力。寿命估计模块185被配置用于基于在所述时间段期间的冲击力和操作数据来确定轴承105的剩余使用寿命。通知模块190被配置用于在输出设备上生成指示轴承105剩余使用寿命的通知。在本实施例中，输出设备可以是客户端设备130。

存储单元145包括非易失性存储器，其存储与标准轴承号相关联的默认轴承参数。存储单元145包括数据库195和一个或多个查找表，所述数据库195包括轴承参数的默认值，所述一个或多个查找表包括随着轴承105的操作条件而变化的因素的预确定的值。总线160充当处理单元135、存储器单元140、存储单元和网络接口155之间的互连。通信单元150使得装置110能够接收来自一个或多个边缘设备115的请求。通信模块可以支持不同的标准通信协议，诸如传输控制协议/互联网协议(TCP/IP)、Profinet、Profibus和互联网协议版本(IPv)。

本领域普通技术人员将领会，图1A和1B中描绘的硬件可以针对不同的实现而变化。例如，诸如光盘驱动器以及诸如此类的其他外围设备、局域网(LAN)/广域网(WAN)/无线(例如，Wi-Fi)适配器、图形适配器、盘控制器、输入/输出(I/O)适配器、网络连接设备也可以被附加地或代替所描绘的硬件使用。所描绘的示例仅出于解释的目的而提供，并且不意味着暗示关于本公开的架构限制。

图2A图示了球轴承200的结构。球轴承200包括直径为D的外圈210、每一个半径为r_球的多个球215、保持架220和直径为d的内圈225。所述多个球215被设置在外圈210和内圈225之间的间隙中。保持架220维持球215之间的对称径向间距。图2B图示了与球210接触的外圈210的壁上的缺陷大小d_缺陷的缺陷。在本示例中，缺陷是由于点蚀所致的外壳中的凹陷。缺陷大小可以被定义为由球轴承200的球在进入和离开缺陷之间行进的距离。如所示出的，缺陷对着所述多个球215之中的球215A的中心处的角度θ_中心。球轴承200被安装在其上的轴的角速率被指示为ω。

图3图示了根据本发明的实施例的用于构建轴承的虚拟模型的实验测试设置300。在本实施例中，所述虚拟模型对应于球轴承。本领域技术人员必须理解的是，可以以类似的方式针对其他类型的轴承构建虚拟模型。

虚拟模型可以基于如下各项中的一个或多个：基于物理的模型、计算机辅助设计(CAD)模型、计算机辅助工程(CAE)模型、一维(ID)模型、二维(2D)模型、三维(3D)模型、有限元(FE)模型、描述模型、元模型、随机模型、参数模型、降阶模型、统计模型、启发法模型、预测模型、老化模型、机器学习模型、人工智能模型、深度学习模型、系统模型、代理模型以及诸如此类。

在本实施例中，虚拟模型是基于测试操作数据构建的，所述测试操作数据诸如是在多个操作条件下与多个轴承相关联的模拟数据、实验数据和数学数据。可以基于针对变化的载荷、角速率和缺陷大小的值的实验设计(DOE)来生成所述多个操作条件。这里，术语“载荷”指示轴承静态载荷。例如，缺陷大小可以选择为0.1mm、0.2mm、1mm、2mm、3mm、4mm和5mm中的一个。载荷可以是400N和500N中的一个。角速率可以是1000rad/s、1200rad/s、1400rad/s和1600rad/s中的一个。在本实施例中，可以使用与包括三个标准球轴承的轴承组相关联的模拟数据、实验数据和数学数据。例如，所述三个轴承之中的第一轴承可以具有标准轴承号6205，第二轴承可以具有标准轴承号6213，并且第三轴承可以具有标准轴承号6319。

实验设置300包括轴承305、附接到轴承305的至少一个力传感器310和至少一个振动传感器315。类似于装置110，力传感器310和振动传感器315通信地耦合到装置320。在实施例中，装置320可以包括用于从力传感器310和振动传感器315接收信号的数据采集接口。轴承305被安装在旋转轴上。在示例中，旋转轴是旋转装备的一部分。进一步地，一个或多个缺陷被人工引入到轴承305的外圈中。所述缺陷中的每一个都与如操作条件中指定的已知缺陷大小相关联。力传感器310被配置为测量由穿过缺陷的轴承球产生的冲击力。如本文中使用的术语“冲击力”指代球在进入缺陷的边缘时经历的接触力。在示例中，力传感器310是三轴压电晶体。振动传感器315被配置为测量由球穿过缺陷而产生的振动或加速度值。在示例中，振动传感器315是加速度计。进一步地，记录测试或实验数据。测试操作数据包括针对操作条件中的每一个的由力传感器310测量的冲击力和由振动传感器315测量的相应加速度值。类似地，记录对应于所述三个轴承中的每一个的实验数据。

模拟数据是通过基于多物理模拟模型来模拟轴承的行为而生成的。所述操作条件可以作为输入被提供给模拟环境中的多物理模拟模型。例如，模拟环境可以由装置320上的计算机辅助模拟工具提供。模拟模型包括与轴承相关联的外圈、保持架、多个滚动元件、内圈和护罩的有限元模型。在本示例中，所述滚动元件是球。进一步地，对应于标准球轴承中的每一个的模拟模型被配置为对在操作条件中指定的缺陷大小的外圈中的缺陷进行建模。例如，所述缺陷可以与剥落、点蚀、塑性变形、磨损、电侵蚀或腐蚀中的一个或其组合相关联。

基于所配置的模拟模型，生成模拟实例。在模拟环境中执行模拟实例，以生成对应于模拟数据中的每一个的轴承的模拟数据，所述模拟数据是针对用于生成测试操作数据的相同操作条件而生成的。模拟数据包括对应于所述操作条件中的每一个的模拟最大冲击力的值。类似地，针对三个轴承中的每一个生成模拟数据。

装置320进一步基于模拟数据、实验数据和数学数据构建轴承的虚拟模型。在一个实施例中，虚拟模型是代理模型。基于使用实验设置300生成的测试数据，进一步验证虚拟模型。测试数据包括轴承的操作条件集，包括缺陷大小、角速率和载荷的已知值。将力传感器的输出与虚拟模型的输出进行比较，以便检测与虚拟模型相关联的误差。进一步地，虚拟模型的参数被调谐以便使误差最小化。经调谐的虚拟模型可以用于针对任何给定操作条件集预测与任何轴承相关联的最大冲击力。

图5描绘了根据本发明的实施例的用于估计轴承的剩余使用寿命的方法500的流程图。

在步骤505处，由处理单元135接收对分析轴承中的缺陷的请求。该请求包括从类似于客户端设备130的客户端设备接收的与轴承相关联的一个或多个轴承参数，连同从附接到轴承的至少一个感测单元接收的传感器数据。所述传感器数据可以包括与轴承相关联的所述至少一个感测单元的输出。客户端设备和所述至少一个感测单元这两者都通信地耦合到类似于边缘设备115的边缘设备。在本实施例中，所述至少一个感测单元包括被安装在与轴承相关联的轴承壳体上的加速度计。所述至少一个感测单元的输出是时域中的加速度信号。

在实现中，用户可以通过如下操作来发起请求：通过在客户端设备上提供的基于web的接口提供一个或多个轴承参数。例如，所述一个或多个轴承参数包括球半径、轴承静态载荷、材料密度、角速率、缺陷大小和内部余隙。图6图示了根据本发明的实施例的示例性的基于web的接口600，该接口600使得用户能够从客户端设备提供所述一个或多个轴承参数的值。

在一个实施例中，所述轴承参数中的一个或多个通过基于诸如ISO尺寸系列之类的国际标准的标准轴承号来指定。例如，如果标准轴承号为6213，则轴承的大小以mm为单位是65×120×23，其中65mm是内圈的直径，120mm是外圈的直径，并且23mm是轴承的宽度。基于web的接口可以提供下拉菜单，以用于从多个轴承号选择轴承号。在本示例中，轴承号可以被选择为6319。

基于轴承号，可以在基于web的接口上自动填充诸如球半径和轴承直径之类的尺寸。类似地，如果轴承号没有显示在下拉菜单中，则基于web的接口也可以为用户提供手动输入轴承参数的选项。进一步地，用户可以通过按下基于web的接口上的“提交”按钮以发起请求，来确认所述一个或多个轴承参数的值。在优选的实施例中，传感器数据对应于轴承的实时操作条件。

在步骤510处，从所接收的操作数据确定所述至少一个轴承的振动谱。如从感测单元125接收的操作数据是在时域中的。在优选的实施例中，球速率从振动传感器315获得并且在时域中表示。图4A是根据本发明的实施例的示出从感测单元125获得的操作数据的示例时间-速率曲线的图形用户接口视图400A。使用诸如傅立叶变换、快速傅立叶变换(FFT)、连续小波变换(CWT)、离散小波变换(DWT)以及诸如此类的信号处理技术将时域振动信号转换到频域中。

在示例中，连续小波变换由下式给出：

特别地，使用希尔伯特变换将时域振动信号转换到频域中。

在示例中，信号u(t)的希尔伯特变换由下式给出：

希尔伯特变换有助于包络信号，并且保护信号免受由来自外部物理因素的设置或源引起的不必要的振动。

在步骤515处，监视在一个时间段上的轴承上的缺陷的冲击。基于传感器数据内存在的异常来监视缺陷的冲击。所述异常可以通过由所述至少一个感测单元生成的信号的特征来指示。所述特征可以包括但不限于振幅、频率、谐波、谱能量、RMS速率、冲击脉冲或瞬变的存在、重复脉冲以及诸如此类。在本实施例中，传感器数据包括在时域中的被转换到频域中的振动信号。使用峭度分析，可以从振动信号标识冲击。更具体地，执行不同时间间隔处的包络信号的峭度，以找到具有最高噪声信号的频带。在示例中，使用以下数学关系来执行信号的峭度：

在峭度分析之后，带通滤波器被应用于信号以滤掉噪声信号。结果得到的信号在图4B中表示。图4B是根据本发明的实施例的示出当信号通过带通滤波器时的峰值振幅值的图形用户接口视图400B。

在示例中，经滤波的信号的振幅可以指示缺陷的周期性冲击。在标识出这样的冲击的存在时，执行步骤520。

在步骤520处，从振动谱确定针对其轴承上的缺陷的冲击高于阈值范围的一个或多个特性值。所述一个或多个特性值指示在所定义的时间段中由缺陷引起的冲击。更具体地，所述一个或多个特性值指示针对其滚动元件具有由缺陷引起的高冲击的值。在优选的实施例中，特性值可以是如从操作数据获得的速率信号的峰值振幅值、加速度信号的峰值振幅值或位移信号的峰值振幅值。阈值范围可以由操作者预定义，或者可以基于由轴承的制造商提供的规范。例如，阈值可以被定义为2mm/s。基于包络分析的结果，如果速率信号的振幅超过阈值，则标识在其期间包络的振幅的振幅大于2mm/s的时间段。

在步骤525处，基于所确定的一个或多个特性值以及从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数，确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力。如本文中使用的术语“冲击力”指代球在进入缺陷的边缘时经历的接触力或最大压缩力。从针对所述一个或多个所确定的特性值来确定针对所请求的缺陷的所述至少一个轴承的冲击力。冲击力关系包括影响轴承的剩余使用寿命的动态参数。动态参数基于针对轴承组中的每个轴承(即三个标准轴承)获得的所确定的一个或多个参数来确定。

在实施例中，确定冲击力包括针对与所述至少一个轴承相当的轴承组生成虚拟轴承模型。所述轴承组包括如上面提及的三个标准轴承。在实施例中，虚拟轴承模型是基于与轴承组相关联的模拟数据、实验数据和数学数据中的一个或多个来生成的混合模型。在实施例中，生成虚拟轴承模型包括基于与轴承组相关联的测试操作数据来确定测试操作简档。进一步地，该方法包括在预定义的轴承模型上模拟预确定的缺陷，该预定义的轴承模型包括依照与轴承组相关联的动态载荷额定标准和额定寿命标准的数据集。进一步地，该方法包括基于在预定义的轴承模型上的对预确定的缺陷的模拟，来生成与轴承组相关联的频域中的模拟操作简档。通过将模拟数据变换到频域中来生成模拟操作简档。频谱中的模拟操作简档用于所述轴承组的所确定的模拟冲击力。随后，从模拟的冲击力确定校准的冲击力。

在优选的实施例中，确定冲击力包括基于从振动信号的速率谱获得的相关模型和与轴承组相关联的频域中的所生成的模拟操作简档来确定所述轴承组的校准冲击力。更进一步地，所述相关模型是从振动信号和轴承上的力的速率谱生成的。从如下面基于模拟数据和各种回归模型的数学关系计算力：

其中，

F是由球在缺陷的边缘中释放的力

X是与缺陷边缘相互作用的球轴承的最大位移

P是从轴承的振动信号获得的频谱的振幅峰值

n、a、b、c是使用从虚拟轴承模型获得的模拟数据来优化的方程常数。

在示例中，相关模型是回归模型，其将从模拟振动信号的频谱获得的峰值映射到从数学方程计算的力。更具体地，使用已知编程语言中的任何一个在集成开发环境(IDE)中生成代码。在示例中，代码是以Python开发的。python代码被配置为构建最优曲线，该最优曲线将振动谱峰值与力相关。更进一步地，生成将力与峰值相关联的数学关系。进一步地，基于相关模型的输出和所生成的模拟操作简档，针对所述轴承组确定模拟冲击力。更具体地，通过从模拟操作简档提取峰值来针对所述轴承组预测模拟冲击力。进一步地，因此从实验轴承设置获得的每个峰值被拟合到从相关模型生成的数学关系中，以获得在轴承组的测试操作期间的对应力的预测。

一旦模拟冲击力被确定，我们就通过冲击力分析进一步获得校准冲击力。在实施例中，确定冲击力进一步包括使用机器学习模型来优化所述轴承组的所确定的校准冲击力中的一个或多个参数。在校准冲击力方程中，Hertzian接触理论被用作方程中的基本常数。因此，使用牛顿力学获得与轴承圈中的缺陷相互作用的球的最大压缩或冲击力。该力可以使用给定的数学关系式(4)来计算：

其中，

F是由球在缺陷的边缘中释放的力

X是与缺陷边缘相互作用的球轴承的最大位移

P是从轴承的振动信号获得的频谱的振幅峰值

应当注意的是，除了基本常数之外，我们还使用其他常数(n，a，b，c)连同从振动信号的频谱获得的振幅峰值的多次幂。

用于计算球轴承中最大冲击力或最大压缩的数学数据基于轴承的数学模型。该数学模型具有以下形式：

其可以被重新布置为：

其中，X_imax是以mm为单位的球的最大偏转；

其中v是与轴承的材料相关联的泊松比，E是与材料相关联的杨氏模量，并且E_eq是材料的等效刚度。例如，如果轴承由EN31钢制成，则泊松比为0.3并且杨氏模量为210GPa。

r_eq＝0.5098*r_球 (9)

其中r_球是球的半径

其中，r_轴承是轴承的半径，由下式给出：

r_轴承＝d_m+内部余隙/2 (13)

其中ω是角速率，是球以其围绕缺陷的边缘旋转的角频率。

在上面的方程中，基于轴承参数来调谐参数p1和p2。在实施例中，使用经训练的机器学习模型来调谐参数。经训练的机器学习模型是一种进化算法。类似地，参数p1和p2是针对三个轴承获得的。在实施例中，确定冲击力进一步包括基于针对轴承组中的每个轴承确定的所述一个或多个参数来确定所述至少一个轴承的动态参数。针对缺陷被针对其实时分析的所述至少一个轴承计算动态参数。在示例中，球半径被用作轴承中的标准化标度。也就是说，参数被作为球直径的线性函数相关。进一步地，该关系被用于计算任何任意形状的轴承的轴承参数。将领会，这有助于我们计算需要针对其预测剩余使用寿命的任何任意形状的轴承的所要求的轴承参数。

进一步地，球上的冲击力F从根据以下方程(4)的x_imax计算：

这里，F表示数学上计算的球上最大冲击力的值。因此，针对要针对其计算剩余使用寿命的轴承计算最大冲击力。

在步骤530处，基于所确定的冲击力和操作数据来确定轴承的剩余使用寿命，所述所确定的冲击力和操作数据基于所确定的一个或多个频率。在示例中，剩余使用寿命可以被表达为故障发生之前的转数。在另一示例中，剩余使用寿命被表达为在故障之前处于恒定速度的操作小时数。在优选的实施例中，轴承的剩余使用寿命模型基于以下额定寿命模型来配置：

其中，a_iso是基于用于寿命计算的系统方法的寿命修改因子，由下式给出：

其中，a₁是可靠性的寿命修改因子，C_u是以牛顿为单位的疲劳载荷极限，e_c是特定于缺陷大小的污染因子，P_a是以牛顿为单位的动态等效参考轴向载荷，C_a是基本动态等效轴向载荷额定值，K是粘度比。

因此，剩余使用寿命是作用在轴承P_a上的动态等效载荷的函数，如下所示：

这里，用于配置额定寿命模型的动态参数是动态等效径向载荷。

可靠性的寿命修改因子是在ISO 281：2007中针对给定的可靠性的值指定的预定义值。例如，如果可靠性可以被认为是90％，则a1被取为1。可靠性的值被默认取为90％。在本公开的实施例中，可靠性的值可以由操作员通过客户端设备来修改。基于可靠性的值，可以从存储在数据库195中的第一查找表进一步获得可靠性的寿命修改因子。疲劳载荷极限和动态等效径向载荷额定值是从与轴承相关联的所述一个或多个轴承参数获得的。

污染因子是基于缺陷大小确定的。这是因为，轴承中的缺陷导致材料的小的、离散的颗粒从轴承结构的移除。这些离散的颗粒增加了轴承内部污染物的浓度。污染物的浓度随着缺陷的大小的增加而进一步增加。缺陷大小被提供作为经训练的分类模型的输入，该经训练的分类模型将缺陷大小分类为多个严重性级别之一。例如，所述多个严重性级别可以对应于“正常清洁度”、“轻微到典型的污染”、“严重的污染”和“非常严重的污染”。基于缺陷大小，经训练的分类模型输出严重性级别。因此确定的严重性级别被进一步用于从存储在数据库195中的第二查找表选择适当的污染因子。第二查找表可以包括对应于严重性级别中的每一个的污染因子的值。本领域技术人员必须理解，分类模型可以被训练为将缺陷大小分类到任何数量的严重级别之一中。

粘度比指示轴承在操作期间的润滑状况。粘度比被计算为润滑剂的操作粘度与润滑剂的额定粘度之比。基于润滑剂的粘度等级和操作温度来计算操作粘度。油的粘度等级可以从包括对应于不同类型润滑剂的粘度等级的第三查找表获得。在一个实施例中，轴承的操作温度可以从与轴承相关联的温度传感器获得。在另外的实施例中，轴承的虚拟模型可以用于基于传感器数据确定轴承的热简档。额定粘度是基于轴承的尺寸和轴承的角速率从第四查找表获得的。

额定寿命的方程(17)如下：

这里，动态等效径向载荷P与由虚拟模型基于传感器数据计算的冲击力相同。因此，剩余使用寿命是所确定的冲击力的函数。

因此，剩余使用寿命模型被配置如下：

基于方程(18)，计算轴承的剩余使用寿命(RUL)。

在步骤535处，在输出设备上生成指示轴承的剩余使用寿命的通知。该输出可以是基于实时传感器数据将轴承的剩余使用寿命指示为动态改变的参数的通知。例如，该通知可以包括消息“轴承6319的剩余使用寿命是56小时”。更进一步地，该输出还可以包括如图7中所示的峰值振幅值、力值和剩余使用寿命的值。图7是示出了从所述至少一个轴承接收的操作数据的峰值振幅值、由于缺陷而施加在球上的力、以及以小时为单位的轴承的剩余使用寿命的GUI视图700。该输出还可以包括如图8中所示的冲击力曲线。图8是根据本发明的实施例的示出冲击力和速度曲线的示例的图形用户接口视图800。GUI视图800描绘了针对各种缺陷大小，轴承上的冲击力和球速率之间的关系。更进一步地，该输出还可以包括如在时域和频域中表示的操作数据。图9A是根据本发明的实施例的示出如从时域中的操作数据获得的球速率的示例的图形用户接口视图900A。图9B是根据本发明的实施例的示出频域中的功率谱的示例的图形用户接口视图900B。更进一步地，该输出还可以包括在如图10中所示的RUL曲线上进一步指示的RUL值。图10是根据本公开的实施例的示出剩余使用寿命中的劣化(示出为以小时为单位的预测寿命)的GUI视图1000。如从曲线可以看出的，RUL曲线以所述至少一个轴承中的潜在故障开始，并且一直传播到基于振动谱分析的功能故障，例如在速率上增加。

本发明促进了基于从来自与所述至少一个轴承相关联的感测单元315的实时信号的振动谱计算的冲击力来准确计算轴承的剩余使用寿命。本发明连续监视从轴承获得的实时操作数据，将其转换到频域中，并且基于从轴承的操作数据实时确定的冲击力和频谱信号之间的关系，来准确地确定轴承的剩余使用寿命。

本发明不限于特定的计算机系统平台、处理单元、操作系统或网络。本发明的一个或多个方面可以分布在一个或多个计算机系统之中，所述一个或多个计算机系统例如是被配置为向一个或多个客户端计算机提供一个或多个服务或者在分布式系统中执行完整任务的服务器。例如，根据各种实施例，本发明的一个或多个方面可以在客户端-服务器系统上执行，所述客户端-服务器系统包括分布在执行多个功能的一个或多个服务器系统之中的组件。这些组件包括例如可执行、中间或解释代码，其使用通信协议在网络上进行通信。本发明不限于在任何特定系统或系统组上可执行，并且不限于任何特定的分布式架构、网络或通信协议。

虽然已经在优选的实施例的帮助下详细说明和描述了本发明，但是本发明不限于所公开的示例。本领域技术人员可以在不离开所要求保护的本发明的保护范围的情况下推导出其他变型。

Claims

1.一种用于估计至少一个轴承(105)的剩余使用寿命的计算机实现的方法，所述方法包括：

由处理单元(135)从源(115，125，130)接收对分析轴承中的缺陷的请求，其中所述请求包括与轴承相关联的操作数据，

从所接收的操作数据确定所述至少一个轴承的振动谱；

基于所确定的频谱来监视在一个时间段上的所述至少一个轴承上的缺陷的冲击；

从振动谱确定针对其轴承上的缺陷的冲击高于阈值范围的一个或多个特性值；

基于所确定的一个或多个特性值和从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数来确定在所述至少一个轴承的操作期间的冲击力；

基于在所述时间段期间的所确定的冲击力来确定轴承的剩余使用寿命；以及

在输出设备(130)上生成指示轴承的剩余使用寿命的通知。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述操作数据包括实时地与轴承相关联的至少一个感测单元的输出。

3.根据权利要求1或2中任一项所述的方法，其中监视在一个时间段上轴承(105)上的缺陷的冲击包括监视所述至少一个感测单元(125)的输出中的异常。

4.根据权利要求1所述的方法，其中基于所确定的一个或多个特性值和从虚拟轴承模型获得的一个或多个参数来确定在所述至少一个轴承(105)的操作期间的冲击力包括针对与所述至少一个轴承相当的轴承组生成虚拟轴承模型。

5.根据权利要求1或4中任一项所述的方法，其中所述虚拟轴承模型是基于与轴承组相关联的模拟数据、实验数据和数学数据中的一个或多个来生成的。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中生成虚拟轴承模型包括：

基于与轴承组相关联的测试操作数据来确定测试操作简档；

在预定义的轴承模型上模拟预确定的缺陷，所述预定义的轴承模型包括依照与轴承组相关联的动态载荷额定标准和额定寿命标准的数据集；以及

基于在预定义的轴承模型上的对预确定的缺陷的模拟来生成与轴承组相关联的频域中的模拟操作简档。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中确定在所述至少一个轴承(105)的操作期间的冲击力包括：

基于从模拟振动信号的振动谱获得的相关模型和与轴承组相关联的频域中的所生成的模拟操作简档来确定轴承组的校准冲击力。

8.根据权利要求1或7中任一项所述的方法，其中确定在所述至少一个轴承(105)的操作期间的冲击力进一步包括：

使用机器学习模型来优化轴承组的所确定的校准冲击力中的一个或多个参数。

9.根据权利要求1或8中任一项所述的方法，其中确定在所述至少一个轴承(105)的操作期间的冲击力进一步包括：

基于针对轴承组中的轴承中的每一个确定的一个或多个参数来确定所述至少一个轴承的参数。

10.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中基于所确定的在所述时间段期间的冲击力来确定所述至少一个轴承的剩余使用寿命包括：

基于所确定的参数和污染和/或润滑效应来配置所述至少一个轴承的剩余使用寿命模型；以及

基于所配置的剩余使用寿命模型和操作数据来计算所述至少一个轴承的剩余使用寿命。

11.一种用于估计至少一个轴承的剩余使用寿命的装置(110)，所述装置(110)包括：

一个或多个处理单元(135)；以及

通信地耦合到所述一个或多个处理单元(135)的存储器单元(140)，其中所述存储器单元(140)包括以由所述一个或多个处理单元(135)可执行的机器可读指令的形式存储的轴承管理模块(165)，其中所述轴承管理模块(165)被配置为执行根据权利要求1至10中任一项的方法步骤。

12.一种用于估计轴承的剩余使用寿命的系统(100)，所述系统(100)包括：

一个或多个源(115，125，130)，被配置用于提供与轴承相关联的操作数据；以及

根据权利要求10的装置(110)，通信地耦合到所述一个或多个源(115，125，130)，其中所述装置(110)被配置用于根据方法权利要求1至10中的任一项基于操作数据来估计轴承的剩余使用寿命。

13.一种其中存储有机器可读指令的计算机程序产品，当由一个或多个处理单元(135)执行时，所述机器可读指令使所述处理单元(135)执行根据权利要求1至10中任一项的方法。

14.一种包括指令的计算机可读存储介质，当由数据处理系统执行时，所述指令使数据处理系统执行根据权利要求1至10中任一项的方法。