范丽婷， 贾正伟， 司志鹏， 刘继智

（沈阳建筑大学 机械工程学院， 辽宁 沈阳 110168）

0 引言

高速电主轴是集机电液与一体的加工制造基础设备，高速电主轴朝着高转速、高精度的方向发展，为提高设备可靠性， 对高速电主轴健康状况进行监测是研究的重点内容，为实现2025 年中国制造的计划，对数控机床性能研究成为重点研究领域。

1 控制系统数学模型

高速电主轴转速、 转矩解耦控制的思想是按照转子定向矢量控制的，实现直流控制的效果。高速电主轴驱动控制系统数学模型为电压方程、磁链方程和转矩方程[1]。

2 控制系统评价指标建立

高速电主轴驱动系统存在闭环反馈环节， 系统退化过程特征无法直接通过输出检测获得， 选择参数辨识的方法，即对控制系统传递函数参数进行辨识，将其作为隐含退化特征。运用距离分析方法建立性能评价值[2，3]。健康评价指标建立方法见图1。

图1 健康评价流程图

2.1 控制系统隐含退化量

控制系统在运行过程中不可避免会出现性能衰退的现象，随着运行时间的增加，系统的健康程度越来越低，由于系统退化过程无法通过系统的输出变量进行判断，称系统退化过程不可测。系统隐含退化不可测的量为隐含退化量。 自动控制系统输入为y，输出为u，系统性能特征参数为a1，a2…an；b1，b2…bm，自动控制系统一般表达式：

2.2 评价指标建立

评价指标建立的过程分为指标特征提取及建立，选择参数特征辨识的方法提取特征。 特区的特征参数值为a1，a2…an；b1，b2…bm，特征提取的步骤见图2，选择的输入信号为激励信号，选择的阶数为3 阶，选择的模型为ARX模型，分别进行正常系统和退化系统的特征提取，选择的特征最优估计的方法为最小二乘法最优估计法[4-5]。

图2 辨识流程图

通过上述流程获得系统的特征向量，需要将特征向量进行特征处理得到评价指标， 当前评价指标建立的方法多种， 欧式距离、 马式距离及支持向量数据等[6]，本文选择欧式距离的方法确定评价指标， 将特征向量进行欧式距离值求取，公式如下：

2.3 健康等级划分

本文研究的退化过程是界于系统正常状态与失效状态之间的情况， 按照仿真分析的方法进行确定系统的划分等级界线。 将正常状态下测试的评价值作为等级的上限，将失效临界值作为评价等级的下限，结合加工制造的技术经验设值中间等级的界线。 性能隐含退化参数a1，a2…an；b1，b2…bm，通过求取距离获得系统评价指标[7-8]，进一步确定性能评价等级表，系统等级表见表1。

表1 等级评价划分表

3 实验验证及分析

本文对控制系统不可测性能指标进行提取， 运用退化指标判断当前状态系统的健康程度，运用实验平台验证方法的正确性。对于变流器失效率较高的元器件为IGBT， 加速IGBT 的方法为模拟键合线脱落及加速功率循环， 本文实验选用第一中加速退化的方法[9]。 实验平台选用的高速电主轴型号为100MD60Y4。

实验设计的输入信号为伪随机信号， 选择的输入信号的个数为500，采样时间为0.1s，设置伪随机信号带宽为[0 0.3]，设计的输入转速为5950r/min，通过实验发现能够满足加速退化的实验要求。 加速退化实验输入输出信号，见图3。

图3 实验输入激励信号

高速电主轴实验平台见图4 所示，实验设备包括电主轴，控制系统，润滑系统，示波器，信号发生器等。 通过停机加速退化，搜集信息，参数辨识的步骤进行实验。

图4 实验平台

按照本文实验的方法搜集数据进行参数特征辨识，获得如表2 的特征值数据信息，可发现辨识过程选择的阶数为3 阶，特征值分别为a0至b2。

表2 系统特征值统计表

由上述参数数据可知，在系统性能变化时，系统参数不断的发生变化，可将其作为性能状况的特征，能够验证参数特征提取方法的正确性， 可很好的应用于高速电主轴驱动系统中。

聚类分析方法中，选择距离的求取方法较为方便，因特征值量纲一致，选择使用广泛的欧式距离进行求距离。将上述每种状态下的参数构成特征向量， 建立相互之间的距离值， 运用Matlab 获得距离值及退化程度与距离值关系曲线见图5。

图5 特征向量距离变化趋势图

剪断根数从1～4 根变化过程中， 特征向量之间的距离值不断的增大， 当剪断根数为4 根时， 距离值为0.1244， 呈现 不断上升的趋势。

4 结束语

本文提出的隐含退化量性能评价方法对退化阶段的高速电主轴驱动系统作出可靠的性能评价。 面对驱动系统隐含退化的过程， 运用参数辨识可提取出系统不可测特征，距离聚类分析方法可作为系统健康评价指标。高速电主轴驱动系统加速退化实验验证了本文方法的正确性及可靠性。本文方法为数控机床健康评价研究奠定基础。