滚珠丝杠故障预测与健康管理（PHM）【工业智能实践 天字0010号】

• 关键词：滚珠丝杠,故障预测,寿命预测,健康管理
• 作者：天泽智云
• 摘要：该项目为天泽智云首席数据科学家晋文静博士在美国IMS期间主导的项目，由世界领先的滚珠丝杠制造商上银科技赞助支持。

背景介绍

滚珠丝杠是一种将旋转运动转换为线性运动的机械零部件，由于具有高机械效率和高精度等特点，被广泛应用于数控机床、机器人制造等领域。目前，高精度数控加工机床的发展迅速对滚珠丝杠的性能提出了更高的要求。

在加工制造领域，数控机床的核心传动系统主要由滚珠丝杠构成，滚珠丝杠的定位精确性直接决定了刀具切削加工的准确性，进而影响产品的质量。在加工过程中，滚珠丝杠会随着运行时间的增加而逐渐磨损，造成加工质量的下降，在机床加工精度下降到一定程度后，就需要进行更换。

对于客户而言，客户真正需要的并不是滚珠丝杠，而是滚珠丝杠所带来的高精度定位能力，其核心是使用最少的费用提供最优的精密定位服务。

而影响加工质量（定位精度）和加工成本的核心因素有：

• 生产加工过程中滚珠丝杠精度衰退的过程不透明，往往只能在产生次品后才能被发现，造成材料浪费。

  
  

• 机床加工精度和滚珠丝杠定位精度的关系是非线性化的，其他因素，如刀具质量、控制器精度也都会对机床加工精度产生影响，因此很难通过产品质量检查来监测滚珠丝杠的磨损情况。

  
  

• 滚珠丝杠精度衰退的根本原因难以确定，通过维修来恢复精度较困难，而更换整个滚珠丝杠会造成耗材成本的上升。

目标

通过上面的分析，我们的目标是解决以下两个核心问题：

• 滚珠丝杠精度衰退过程的透明化

• 滚珠丝杠精度衰退对加工质量下降影响的透明化

滚珠丝杠的云平台应用价值分析

在对问题进行分解和目标分析后，某滚珠丝杠生产商开始从控制丝杠运动的驱动器和外部传感器收集加工过程中的数据，包括转速、电流、功率、扭矩、振动等信号。

经过大量的全生命周期实验，利用大数据分析建模的方法，借助CPS的架构，建立数据特征与滚珠丝杠衰退程度的映射模型，并将运行工况因素的非线性关系进行归一化处理，形成具有广泛实用性的滚珠丝杠衰退监测和失效报警模块，进而实现滚珠丝杠“自省性”的智能化升级。

核心技术

在加工过程中，滚珠丝杠产生的数据被采集并进行实时分析。

首先，识别当前的加工运行工况参数，随后从采集数据中提取与滚珠丝杠健康状态紧密相关的特征，依据工况参数，对特征值进行归一化处理。

然后，将提取的特征上传到滚珠丝杠的云端，把当前的特征映射到代表健康状态的特征地图的相应区域上，对滚珠丝杠的衰退状态进行量化和透明化。

分析后的信息将被用于网络空间的精确建模上，模拟实际滚珠丝杠衰退状况随时间的变化并建立滚珠丝杠的全生命信息档案。

全生命信息档案包含三类信息：

• 工况类信息负责记录滚珠丝杠的实际运行情况

• 特征类信息负责记录从采集信号中提取的健康状态特征指标值

• 状态类信息负责记录分析完的健康状态结果和失效模式

当越来越多的滚珠丝杠信息被连接到云端后，这些全生命信息档案就形成了一个庞大的数据库，可以使用大数据分析的方法对其进行数据挖掘。

首先，建立的全生命信息档案会依据变化的工况情况进行聚类，以保证同一类别的滚珠丝杠具有相似的衰退模式。

然后，在同一类别中，利用同行比较的方法找出衰退情况最严重的滚珠丝杠，并预测其剩余寿命。

根据预测结果，我们就可以合理安排生产任务和维修计划，在保障加工质量的前提下，延长滚珠丝杠的使用时间。

案例分享

某滚珠丝杠生产商通过运用以上技术实现滚珠丝杠“自省性”智能化升级的同时，还开发了智慧云服务平台为用户提供客制化的滚珠丝杠精密管理服务，当不同滚珠丝杠的运行状态信号被传到云端进行分析后，滚珠丝杠的整体精度衰退情况、内部关键部件的健康状态和质量风险等信息都可以通过手机或者PC端的用户界面获得，使每一个滚珠丝杠的精度衰退过程变得透明化。

滚珠丝杠用户可以用这个平台管理自己的生产加工计划，当滚珠丝杠磨损到无法满足加工精度的要求时，系统会自动提醒用户去维修或者更换滚珠丝杠，同时提供详细的精度衰退诊断信息，方便维修措施的快速进行。

于是，用户的人力使用效率得到了巨大提升，并且避免了因凭借人的经验进行管理所带来的不确定性。滚珠丝杠的使用可靠性也得以提升，同时，其精度衰退过程也被定量化和透明化地管理了起来。

滚珠丝杠智慧云服务体系架构

通过移动端App实时更新机床中滚珠丝杠的健康状态信息

这项智能云服务样机在2016年的芝加哥国际机床技术展（IMTS）上推出后赢得强烈反响，被认为是智能化机械零部件的杰出示范。

该项目为天泽智云首席数据科学家晋文静博士在美国IMS期间主导的项目，由世界领先的滚珠丝杠制造商上银科技赞助支持。

注：此案例被收录于李杰教授等著写的《云上工业智能》一书中。