一种高速球轴承保持架稳定性预测方法技术

本发明专利技术涉及高速球轴承保持架技术领域，具体是一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法。包括以下步骤。S100～基于GUPTA高速球轴承动力学模型对高速球轴承的动力学特性进行分析，S200～以轴承转速和载荷作为输入参数，以保持架不稳定度的均方根值作为输出参数构建BP神经网络。S300～以轴承转速、载荷作为输入参数，以GUPTA高速球轴承动力学模型计算得到的保持架不稳定度的均方根值作为输出参数训练BP神经网络。S400～利用训练好的BP神经网络对保持架不稳定度的均方根值进行预测。本发明专利技术无需再采用动力学模型进行计算，从而节约了计算时间，提高了分析和设计效率。

A Prediction Method for Stability of cage of High Speed Ball Bearing

【技术实现步骤摘要】
一种高速球轴承保持架稳定性预测方法
本专利技术涉及高速球轴承保持架
，具体是一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法。
技术介绍
高速球轴承已广泛地应用到关系国计民生的关键领域，如航空发动机、高档数控机床高速主轴。在高速情况下，保持架稳定性已成为制约轴承使用寿命的关键因素之一。当保持架稳定性较差时，滚球和保持架之间以及保持架和引导套圈之间会产生强烈的冲击，进而增大工作噪声，加快保持架和轴承失效，严重影响轴承的使用寿命。因此，对保持架在的稳定性进行预测具有非常重要的工程和理论意义。保持架的稳定性严重地依赖于轴承的转速和载荷，而且保持架的稳定性只能采用轴承动力学模型才能进行分析(SakaguchiT,HaradaK.Dynamicanalysisofcagebehaviorinataperedrollerbearing[J].ASMETransactionsonJournalofTribology,2006,128:604-611.)。许多学者提出了多种动力学模型以研究角接触球轴承保持架的稳定性。1979年，美国学者GUPTA构建了目前最具代表性的高速球轴承动力学分析模型(GuptaPK.Dynamicsofrolling-elementbearings.PartIII:Ballbearinganalysis[J].ASMETransactionsonJournalofLubricationTechnology,1979,101(3):312-318.)，即GUPTA高速球轴承动力学分析模型。GUPTA高速球轴承动力学分析模型基于各轴承元件(滚球、保持架、内圈和外圈)的相对位置和速度计算轴承元件之间的接触变形量和相对滑动速度，并进一步计算轴承元件之间的接触载荷和接触区的牵引力；在接触载荷和牵引力计算的基础上计算作用在各轴承元件上的力矩；在上述计算的基础上得到轴承元件的动力学方程，通过对动力学方程进行积分计算各轴承元件的位置和速度。GUPTA高速球轴承动力学模型考虑了轴承部件的三维运动、相对滑动、润滑牵引等高速情况下复杂的动力学问题，并通过实验进行了验证(GuptaPK.Advanceddynamicsofrollingelements[M].NewYork:Springer-Verlag,1984.)。2016年，美国学者Takabi基于GUPTA高速球轴承动力学模型分析了球轴承的保持架的热稳定性问题(TakabiJ,KhonsariMM.Onthethermally-inducedfailureofrollingelementbearings[J].TribologyInternational,2016,94:661-674.)。国内，大连理工大学的刘秀海于2011年通过引入粘滞阻尼系数对GUPTA高速球模型进行改进，并研究了球轴承几何参数和工况参数对保持架稳定性的影响(刘秀海.高速滚动轴承动力学分析模型与保持架动态性能研究[D].大连：大连理工大学,2011.)。然而，由于滚动轴承动力学方程是一组二阶常微分刚性方程，在数值积分的过程中必须采用较小的时间步长才能保证足够的计算精度，从而大大增加了计算时间和计算成本(FritzsonD,FritzsonP,NordlingP,etal.RollingbearingsimulationonMIMDcomputers[J].TheInternationalJournalofSupercomputerApplicationsandHighPerformanceComputing,1997,11(4):299-313.)。根据分析的目的，可能需要消耗数小时甚至数天才能完成一组工况下的动力学分析(HoupertL.CAGEDYN:AcontributiontorollerbearingdynamiccalculationsPartI:Basictribologyconcepts[J].TribologyTransactions,2010,53:1-9.)。另外，动力学分析也不可能覆盖高速球轴承的整个工况范围。因此，为了提高设计和生产效率，需要一种快速、准确的保持架稳定性的预测方法。另外，对于缺乏动力学分析模型的生产现场，现场使用人员也需要一种快速、高效的分析方法以解决工程实际问题。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提供一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法。本专利技术采取以下技术方案：一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法，包括以下步骤。S100～基于GUPTA高速球轴承动力学模型对高速球轴承的动力学特性进行分析，并计算保持架在转速和载荷作用下的不稳定度以及保持架在时间历程T内不稳定度的均方根值。S101～由GUPTA高速球轴承动力学模型计算保持架质心在惯性坐标系Oixiyizi的yi轴和zi轴上随时间t变化的平动位移yc(t)和zc(t)、平移速度vy(t)和vz(t)，计算保持架绕轴承轴线的旋转速度ωx(t)以及保持架质心相对于惯性坐标系的方位角θ。S102～根据保持架的平动位移yc(t)和zc(t)计算保持架的涡动半径rc(t)，表达式为：S103～根据保持架平移速度vy(t)和vz(t)以及保持架质心相对于惯性坐标系的方位角θ计算保持架质心沿着涡动轨迹切线方向的平移速度vrc(t)，表达式为：vrc(t)＝vy(t)cosθ+vz(t)sinθ。S104～根据保持架的平移速度vrc(t)以及涡动半径rc(t)计算保持架的涡动速度ωc(t)，表达式为：S105～计算保持架不稳定度Δωc(t)，其表达式为：S106～在时间历程T内计算保持架不稳定度Δωc(t)的均方根值Xrms，表达式为：均方根值Xrms越大说明保持架的稳定性越差。S200～以轴承转速和载荷作为输入参数，以保持架不稳定度的均方根值作为输出参数构建BP神经网络。所构建的BP神经网络的输入与输出之间为如下的非线性函数：其中，输出Y为保持架不稳定度均方根值预测值，xi为输入参数，其中，i为输入参数的标号，本专利技术中，x1为转速，x2为载荷，j为隐含层的标号，l为隐含层的个数，wij为输入层到隐含层的连接权值，wj为隐含层到输出层的连接权值，bj为隐含层阈值，a1为输出层阈值，为隐含层的节点传递函数。S201～以轴承转速、载荷作为输入参数，以保持架不稳定度作为输出参数。在此基础上，确定BP神经网络的输入层节点数以及输出层的节点数。S202～确定BP神经网络隐含层的节点数，首先对隐含层的节点数l进行估算，表达式为：式中：m为输出层节点数，n为输入层节点数，a为0～10之间的常数，最终通过试凑法最终确定隐含层的节点数。S203～通过试凑法确定隐含层的节点传递函数，即从BP神经网络理论中的hardlim函数、hardlims函数、purelin函数、tansig函数以及logsig函数中选择预测效果最好的函数作为最终的传递函数。S300～以轴承转速、载荷作为输入参数，以GUPTA高速球轴承动力学模型计算得到的保持架不稳定度的均方根值作为输出参数训练BP神经网络。训练过程如下：首先，设置训练开始时输入层到隐含层的连接权值的初值wi′j、隐含层到输出层的连接权值的初值wj′、隐含层阈值的初值bj′以及输出层阈本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法，其特征在于：包括以下步骤，S100～基于GUPTA高速球轴承动力学模型对高速球轴承的动力学特性进行分析，并计算保持架在转速和载荷作用下的不稳定度以及保持架在时间历程T内不稳定度的均方根值；S200～以轴承转速和载荷作为输入参数，以保持架不稳定度的均方根值作为输出参数构建BP神经网络，所构建的BP神经网络的输入与输出之间为如下的非线性函数：

【技术特征摘要】
1.一种高速球轴承保持架稳定性的预测方法，其特征在于：包括以下步骤，S100～基于GUPTA高速球轴承动力学模型对高速球轴承的动力学特性进行分析，并计算保持架在转速和载荷作用下的不稳定度以及保持架在时间历程T内不稳定度的均方根值；S200～以轴承转速和载荷作为输入参数，以保持架不稳定度的均方根值作为输出参数构建BP神经网络，所构建的BP神经网络的输入与输出之间为如下的非线性函数：其中，输出Y为保持架不稳定度均方根值预测值，xi为输入参数，其中，i为输入参数的标号，本发明中，x1为转速，x2为载荷，j为隐含层的标号，l为隐含层的个数，wij为输入层到隐含层的连接权值，wj为隐含层到输出层的连接权值，bj为隐含层阈值，a1为输出层阈值，为隐含层的节点传递函数；S300～以轴承转速、载荷作为输入参数，以GUPTA高速球轴承动力学模型计算得到的保持架不稳定度的均方根值作为输出参数，通过计算输入层到隐含层的连接权值、隐含层到输出层的连接权值、隐含层阈值以及输出层阈值对BP神经网络进行训练；S400～将轴承的转速和载荷作为训练好的BP神经网络非线性函数的自变量，通过计算BP神经网络非线性函数的因变量对保持架不稳定度的均方根值进行预测。2.根据权利要求1所述的高速球轴承保持架稳定性的预测方法，其特征在于：所述的步骤S100采取以下方法，S101～由GUPTA高速球轴承动力学模型计算保持架质心在惯性坐标系Oixiyizi的yi轴和zi轴上随时间t变化的平动位移yc(t)和zc(t)、平移速度vy(t)和vz(t)，计算保持架绕轴承轴线的旋转速度ωx(t)以及保持架质心相对于惯性坐标系的方位角θ；S102～根据保持架的平动位移yc(t)和zc(t)计算保持架的涡动半径rc(t)，表达式为：S103～根据保持架平移速度vy(t)和vz(t)以及保持架质心相对于惯性坐标系的方位角θ计算保持架质心沿着涡动轨迹切线方向的平移速度vrc(t)，表达式为：vrc(t)＝vy(t)cosθ+vz(t)sinθ；S104～根据保持架的平移速度vrc(t)以及涡动半径rc...

【专利技术属性】
技术研发人员：牛蔺楷，李国彦，兰媛，武兵，熊晓燕，牛亚楠，
申请(专利权)人：太原理工大学，
类型：发明
国别省市：山西,14