大型回转支承智能寿命延长方法与应用基础研究

回转支承典型工况为低速重载、环境恶劣，特别是风力发电机、海上平台等应用场合，维修难度大，费用高，所以寿命是保证其使用价值的关键因素。影响其寿命的因素众多，全面考虑并建立寿命计算模型来优化结构，从而达到延长寿命的目的是相当困难的；进行故障诊断并及时维修的寿命延长方法对此类应用场合而言，价值无法体现。因此，本项目拟模拟自然界生物延长寿命的思想，利用人工智能方法构建智能寿命延长系统，使回转支承能自我感受内外部环境，优化自身运动状态和润滑条件，提高环境适应能力，实现损伤最小化，从而延长其使用寿命。该项目的研究，一方面可以在产品先天条件已确定的情况下，最大限度延长其使用寿命，使其使用价值最大化，为回转支承等关键机械部件寿命延长方法的研究开拓新的途径；另一方面，具备根据环境调节自身状态的能力，突破了传统意义上智能轴承的概念，融入具有普遍意义的智能结构范畴。

本项目从损伤机理、健康度评价、智能运动控制方法、润滑脂在线检测方法等方面开展了回转支承智能寿命延长方法的研究，基于人工智能技术，通过实时监测回转支承运行状态，优化运动状态和润滑系统，减小损伤发生几率和发展速度，延长使用寿命。主要成果如下：.1. 建立了基于非线性弹簧回转支承承载能力分析模型，获取回转支承多因素影响下的回转支承滚道接触载荷分布规律。基于Lundberg-Palmgren理论和ISO281标准，提出了一种通用的滚道表面滚动接触疲劳承载能力评价方法，该方法建立了任意滚珠对滚道滚动接触区域的疲劳承载能力函数模型，进而可以结合载荷分布规律对整个回转支承滚道疲劳承载能力作评价。为基于多参量的损伤发展速度评价模型的建立、传感器选型提供指导和依据。.2. 针对回转支承反映损伤的特征信号多样性，避免单一特征信号造成损伤信息缺失影响回转支承健康状态评价精度的问题，提出基于多特征参量的智能健康度评价方法。建立了基于BP、Elman、GA-Elman、减法聚类ANFIS、模糊C均值聚类ANFIS的健康度评估模型，通过多项统计指标对这些健康评估模型进行评价和分析对比，结果表明，基于减法聚类的ANFIS评估模型的稳定性更好，而且预测精度较高。.3. 发明了利用润滑脂中铁屑磨粒引起的检测线圈电感量变化来确定润滑脂中铁屑的含量的方法，继而有效判断回转支承滚道内的磨损程度，并将实时检测值和设置的预警值比较，判断润滑脂是否失效，为优化滚道润滑条件提供参考。.4. 建立了回转支承为水平和垂直布置的动力学建模，提出回转支承智能阻抗控制方法，分析了PID阻抗控制、力矩型智能阻抗控制、位置型智能阻抗控制三种方法下的力、位置、速度的控制精度及产生的能量损耗，结果表明，基于力矩型智能阻抗控制方法具有良好的自适应性和鲁棒性，实现回转支承运动机构根据外界负载自动调节控制参数，降低了能量损耗，减少了损伤发生的几率和发展速度，达到间接延长回转支承使用寿命的目的。.5.发明了智能回转支承，通过实时监测回转支承运行状态，及时实施保养措施及自动优化运行环境，进而提高回转支承的使用可靠度，达到与主机设备同寿命的目的。