一种掘进机主轴承寿命预测方法、装置及介质与流程

本发明涉及掘进机主轴承试验，具体涉及一种掘进机主轴承寿命预测方法、装置及介质。

背景技术：

1、掘进机是集合机械、电气、液压、气动、导向、传感及信息技术等为一体，能够进行连续作业并能完成掘进、支护和出渣等施工工序的工厂化流水线式作业的隧道施工装备，被誉为“工程机械之王”，能适应恶劣的工作环境，自动化和智能化程度高。随着国民经济的迅速发展，我国铁路隧道、城市地铁、水利工程、公路隧道、城市市政燃气管道工程、排污管道工程盾构法施工在全面铺开，掘进机市场总需求呈快速增长趋势，也给掘进机主轴承带来广阔的市场。

2、作为掘进机的主要关键部件，刀盘在隧道施工过程中具有十分重要的作用。刀盘系统中的主轴承是传递掘进动力和运动的关键零件，在工作中承受着巨大的轴向力、倾覆力矩和一定的径向力，其性能、寿命和可靠性直接影响掘进机的施工进度、安全和掘进里程。掘进机主轴承的使用寿命不仅与结构设计息息相关，而且与载荷工况、润滑密封关系密切，为提高掘进机主轴承在运行过程中的可靠性，应实时监测掘进机主轴承的运行情况，精准预测掘进机主轴承的使用寿命，并及时调整掘进机主轴承的润滑情况，延长掘进机主轴承的使用寿命。

3、目前对于掘进机主轴承使用寿命的预测主要根据iso 281来进行的，在设计掘进机主轴承后基于载荷工况可对掘进机主轴承的使用寿命做一个保守估计，然而这种方法并没有考虑实际工况对掘进机主轴承使用寿命的影响。为进一步实现对掘进机主轴承使用寿命的预估，可实时监测掘进机主轴承的受载情况，建立寿命预估模型，求出等效总消耗寿命，从而得出掘进机主轴承剩余的使用寿命，但是现有技术中的受载情况没有对润滑等进行估算，进而测算主轴承使用寿命。

4、综上所述，急需一种掘进机主轴承寿命预测方法、装置及介质以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

1、本发明目的在于提供一种掘进机主轴承寿命预测方法、装置及介质，具体技术方案如下：

2、一种掘进机主轴承寿命预测方法，包括：

3、步骤s1：采集掘进机主轴承的运动状态数据及掘进机主轴承的转速；

4、步骤s2：基于步骤s1中的运动状态数据构建掘进机主轴承的健康状态指标；

5、步骤s3：根据步骤s2中的健康状态指标将掘进机主轴承的运行过程划分为退化阶段和临界阶段，所述退化阶段表示掘进机主轴承的寿命处于稳定性能衰减的阶段，所述临界阶段表示掘进机主轴承出现失效，掘进机主轴承的寿命处于急剧性能下降的阶段；

6、步骤s4、计算掘进机主轴承的寿命，具体包括：

7、针对退化阶段：根据步骤s1中的运动状态数据和掘进机主轴承的转速计算掘进机主轴承的总寿命；

8、针对临界阶段：计算掘进机主轴承剩余使用寿命。

9、优选的，在步骤s1中，所述运动状态数据包括振动信号集合、载荷集合、润滑油温度集合以及颗粒数集合所述振动信号集合包括轴向振动信号以及径向振动信号，所述载荷集合包括主推载荷、辅推载荷和径向载荷。

10、优选的，在步骤s2中，所述健康状态指标由振动信号集合以及载荷集合构建，当掘进机主轴承的运动状态数据满足健康状态指标时，掘进机主轴承处于健康状态，所述健康状态指标如下：

11、当掘进机主轴承处于健康状态时，需满足ta1∈[a1,a2]、ta2∈[a3,a4]、ta3∈[a5,a6]、ta4∈[a7,a8]、tr1∈[r1,r2]、tr2∈[r3,r4]、tr3∈[r5,r6]、tr4∈[r7,r8]以及σ1amax、σ1bmax、σ1cmax小于许用接触应力[σ]；

12、其中，ta1表示t时刻掘进机主轴承轴向振动信号的最大值，a1、a2为根据ta1(t+δt)确定的上下限，ta1(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承轴向振动信号的最大值预测量；

13、ta2表示t时刻掘进机主轴承轴向振动信号的最小值，a3、a4为根据ta2(t+δt)确定的上下限，ta2(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承轴向振动信号的最小值预测量；

14、ta3表示t时刻掘进机主轴承轴向振动信号的均值，a5、a6为根据ta3(t+δt)确定的上下限，ta3(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承轴向振动信号的均值预测量；

15、ta4表示t时刻掘进机主轴承轴向振动信号的均方根值，a7、a8为根据ta4(t+δt)确定的上下限，ta4(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承轴向振动信号的均方根值预测量；

16、tr1表示t时刻掘进机主轴承径向振动信号的最大值，r1、r2为根据tr1(t+δt)确定的上下限，tr1(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承径向振动信号的最大值预测量；

17、tr2表示t时刻掘进机主轴承径向振动信号的最小值，r3、r4为根据tr2(t+δt)确定的上下限，tr2(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承径向振动信号的最小值预测量；

18、tr3表示t时刻掘进机主轴承径向振动信号的均值，r5、r6为根据tr3(t+δt)确定的上下限，tr3(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承径向振动信号的均值预测量；

19、tr4表示t时刻掘进机主轴承径向振动信号的均方根值，r7、r8为根据tr4(t+δt)确定的上下限，tr4(t+δt)表示t+δt时刻掘进机主轴承径向振动信号的均方根值预测量；

20、σ1amax、σ1bmax、σ1cmax分别表示主推滚道面接触应力、径向滚道面接触应力、辅推滚道面接触应力。

21、优选的，在步骤s3中，将掘进机主轴承的运行过程划分退化阶段和临界阶段的具体过程如下：

22、退化阶段的掘进机主轴承满足t′a1∈[a1,a′1]、t′a2∈[a3,a′3]、t′a3∈[a5,a′5]、t′a4∈[a7,a′7]、t′r1∈[r1,r′2]、t′r2∈[r3,r′4]、t′r3∈[r5,r′5]、t′r4∈[r7,r′7]、w′∈[wmin,wmid]、p′∈[pmin,pmid]；

23、临界阶段的掘进机主轴承满足t″a1∈[a′1,a2]、t″a2∈[a′3,a4]、t″a3∈[a′5,a6]、t″a4∈[a′7,a8]、t″r1∈[a′1,a2]、t″r2∈[a′3,a4]、t″r3∈[a′5,a6]、t″r4∈[a′7,a8]、w″∈[wmid,wmax]、p″∈[pmid,pmax]；

24、其中，a2-a′1≥a′1-a1、a4-a′3≥a′3-a3、a6-a′5≥a′5-a5、a8-a′7≥a′7-a7、wmax-wmid≥wmid-wmin、pmax-pmid≤pmid-pmin，t′a1、t′a2、t′a3、t′a4分别表示退化阶段轴向振动信号的最大值、最小值、均值、均方根值，t′r1、t′r2、t′r3、t′r4分别表示退化阶段径向振动信号的最大值、最小值、均值、均方根值，t″a1、t″a2、t″a3、t″a4分别表示临界阶段轴向振动信号的最大值、最小值、均值、均方根值，t″r1、t″r1、t″r1、t″r1分别表示临界阶段径向振动信号的最大值、最小值、均值、均方根值，w′表示退化阶段掘进机主轴承排出的润滑油温度，p′表示退化阶段掘进机主轴承排出的颗粒度，所述颗粒度为每升润滑油中的颗粒数。

25、优选的，在步骤s4中的退化阶段，计算掘进机主轴承的总寿命的过程如下：

26、获取掘进机主轴承的主推滚子组、辅推滚子组和径向滚子组的基本额定动载荷，再将载荷集合中的数据带入载荷分布关系式分别计算主推滚子组、辅推滚子组和径向滚子组的当量动载荷，基于所述基本额定动载荷以及当量动载荷计算掘进机主轴承的基本额定寿命，由概率乘积公式进一步求出掘进机主轴承的掘进机主轴承的总寿命。

27、优选的，在步骤s4中的临界阶段，计算掘进机主轴承剩余使用寿命的过程如下：

28、确定掘进机主轴承的失效模式、对应所述失效模式的缺陷大小和缺陷频率，建立缺陷大小和缺陷频率的关系式，将掘进机主轴承失效时的缺陷大小设定为缺陷大小阈值，基于所述缺陷大小阈值以及缺陷大小和缺陷频率的关系式得到掘进机主轴承剩余使用寿命。

29、另外，本发明还提出了一种掘进机主轴承寿命预测装置，包括：

30、存储器，用于存储计算机程序；

31、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述的掘进机主轴承寿命预测方法。

32、另外，本发明还提出了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的掘进机主轴承寿命预测方法。

33、应用本发明的技术方案，具有以下有益效果：

34、(1)本发明提出的掘进机主轴承寿命预测方法以采集的振动信号、受载情况、润滑油温度及颗粒度构建掘进机主轴承的健康状态指标，精准监测掘进机主轴承的健康状态，有利于进行掘进机主轴承的寿命预测；进一步地，建立时间段△t和对应振动的特征值△t的关系函数，可实时预测掘进机主轴承振动的特征值的正常变化趋势，有利于提高掘进机主轴承寿命预测的准确性；另外，本发明将掘进机主轴承的整个寿命分为退化阶段和临界阶段两个不同的性能衰退阶段，分情况对掘进机主轴承的使用寿命进行预测，以实现对掘进机主轴承使用寿命的全面精准预测。

35、(2)本发明提出的掘进机主轴承寿命预测方法通过采集掘进机轴向和径向的振动信号、润滑油温度以及颗粒度，从上述参数中综合考虑掘进机主轴承的实际工况，提高了掘进机主轴承寿命预测的准确性；本发明还通过选取振动信号的最大值、最小值、均值以及均方根值作为特征参数，较好地预测振动信号的变化趋势，有利于掘进机主轴承的寿命预测。

36、除了上面所描述的目的、特征和优点之外，本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图，对本发明作进一步详细的说明。