滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明有關于一種滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，特別是指一種能夠將滾珠螺 桿運行順暢度予以量化的診斷方法。
【背景技術】
[0002] 由于滾珠螺桿具有定位精度高、使用壽命長、摩擦系數低以及可進行高速正逆向 傳動與變化傳動等特性，因此廣泛地應用于精密機械等相關產業(yè)的定位以及測量系統上。
[0003] 為了達到高定位精度，滾珠螺桿運行時的順暢與否就變得極為重要。進一步而言， 就質量保證的觀點來看，針對新制得的滾珠螺桿運行時的順暢程度進行診斷，就能夠避免 售出不良品，而就應用的觀點來看，診斷滾珠螺桿運行時的順暢度，能有助于判定滾珠螺桿 是否出現異常以利實時替換。
[0004] 公知用于判定滾珠螺桿是否異常的方法有：例如中國臺灣專利第1400438號（以 下簡稱公知技術1)揭示利用霍爾IC組件偵測滾珠螺桿的球通頻率，并將其與理論值做比 較，當量測所得的球通頻率低于理論值時，判定該滾珠螺桿發(fā)生異常(亦即有磨耗產生）；日 本專利公開第JP2004347401號（以下簡稱公知技術2)揭示利用加速規(guī)感知軸承的振動訊 號，再將該振動訊號轉換成頻譜訊號，由已經設定好的門坎值來判定軸承是否產生異常；美 國專利第US7680565B2號（以下簡稱公知技術3)揭示連續(xù)地擷取時域訊號并將其接續(xù)地轉 換成頻譜，再將前次頻譜與下次頻譜進行比較，來決定滾珠螺桿的健康狀態(tài)。
[0005] 由于滾珠螺桿的裝配與制造上的關系，球通頻率的量測值實際上為變動量，且該 值本身就會比理論值低，因此實際上難以用公知技術1的方法來判斷滾珠螺桿的磨耗情 形；而公知技術2必須先建置數據庫來定義出門坎值，且其系統必須具有頻譜分析功能方 能執(zhí)行其診斷方法，導致成本較高；而公知技術3是基于「系統一開始就是正?！沟募僭O狀 態(tài)下來執(zhí)行，因而無法應付「系統一開始就是不正?！沟臓顟B(tài)，使其實際應用上受到限制。

【發(fā)明內容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于提供一種能夠解決前述問題的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方 法。
[0007] 為實現上述目的，本發(fā)明提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其包括有：
[0008] (a)擷取滾珠螺桿所產生的物理訊號數據；
[0009] (b)依據該滾珠螺桿的幾何尺寸信息以及操作條件信息，將該物理訊號數據進行 分割（division),以產生復數已分割數據；
[0010] (c)依據該滾珠螺桿運行時的可量化動態(tài)特性，經由淬?。╡xtraction)該已分割 數據里的峰值訊號來產生一峰值特征數據子序列；
[0011] (d)利用復數峰值特征評價模型與該峰值特征數據子序列，計算出復數峰值特征 數據母序列；以及
[0012] (e)依據各該峰值特征數據母序列中的數據的變異性與分布狀態(tài)，產生復數順暢 度值，由該些順暢度值的變化來診斷該滾珠螺桿運行的順暢度等步驟。
[0013] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，步驟（a)的該物理訊號數 據可為位移、速度、加速度、壓力、電壓或前述的組合；而步驟（b)的該幾何尺寸信息可為外 徑、牙長、總長、導程以及珠徑卷數，以及該操作條件信息可為行程、轉速、循環(huán)周期、速度曲 線以及負載曲線。
[0014] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，該已分割數據系為將該物 理訊號數據在時間域上面進行分割所產生者，此外，各該已分割數據所包含的時間長度系 與轉速有關，以及各該已分割數據的數量系與導程以及行程有關。
[0015] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，步驟（C)的該可量化動態(tài) 特性可為該滾珠螺桿中的滾動組件周期性地撞擊該滾珠螺桿中的其他組件所產生的特征 頻率。
[0016] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，步驟（C)的該峰值特征數 據子序列的數據總數不超過該已分割數據的分割數，且由各該峰值特征數據子序列所組成 的一數據空間與由各該已分割數據所組成的一數據空間互為映像關系。
[0017] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，步驟（C)的該峰值特征是 指該峰值特征數據子序列中局部最大（local maximum)的峰值起算，各自下降0.5倍能量 范圍內（振幅下降0. 707倍）所包含的峰值能量總和。
[0018] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，步驟（d)的該些峰值 特征評價模型可為以該峰值特征數據子序列作為樣本空間來定義其最大值、方均根值、 L2-Norm、中位數以及變異數的統計變化量相關量測模型，或者是可為以該峰值特征數據 子序列作為樣本空間來定義其誤差項平方和（sum of squares due to error, SSE)、回歸 項平方和（sum of squares due to regression, SSR)以及總平方和（sum of squares total，SST)的回歸分析相關模型，或者是可為以該峰值特征數據子序列作為樣本空間來定 義其機率密度函數的相關模型。此外，步驟（d)的各該峰值特征數據母序列的數據總數不 超過該已分割數據的分割數。
[0019] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，該些峰值特征數據母序列 是以該峰值特征數據子序列作為數據空間，基于統計變化量相關量測模型、回歸分析相關 模型或機率密度函數相關模型的計算結果所形成的數據集合。
[0020] 在本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法中，在螺桿運行為順暢的情況 下，步驟（e)的該些順暢度值不會超過1.4。
[0021] 有關本發(fā)明所提供的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法的步驟與特征，以下將列舉 實施例并配合附圖作進一步詳細說明。
【附圖說明】
[0022] 圖1為范例1的滾珠螺桿的振動訊號圖。
[0023] 圖2為范例2的滾珠螺桿的振動訊號圖。
[0024] 圖3為范例1的峰值特征數據母序列柱狀圖。
[0025] 圖4為范例2的峰值特征數據母序列柱狀圖。
[0026] 圖5為范例1的順暢度值的線圖。
[0027] 圖6為范例2的順暢度值的線圖。
[0028] 圖7為本發(fā)明的診斷方法的流程圖。
[0029] 附圖中符號說明：
[0030] Sl ~S5 步驟。
【具體實施方式】
[0031] 首先，如圖7所示，依據本發(fā)明一實施例所為的滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法， 主要包括有下述步驟。
[0032] 首先，于步驟Sl中，擷取一滾珠螺桿所產生的一物理訊號數據；之后于步驟S2中， 依據該滾珠螺桿的幾何尺寸信息以及操作條件信息，將該物理訊號數據進行分割，以產生 復數已分割數據；于步驟S3中，依據該滾珠螺桿運行時的可量化動態(tài)特性，經由淬取該已 分割數據里的峰值訊號來產生一峰值特征數據子序列；于步驟S4中，利用復數峰值特征評 價模型與該峰值特征數據子序列，計算出復數峰值特征數據母序列；以及于步驟S5中，依 據各該峰值特征數據母序列中的數據的變異性與分布狀態(tài)，產生復數順暢度值，由該些順 暢度值的變化來診斷該滾珠螺桿運行時的順暢度。
[0033] 在步驟（a)中，利用加速規(guī)擷取滾珠螺桿于特定行程內的振動訊號。
[0034] 在步驟（b)中，依行程對應的牙長來定義量測訊號的分割段數N與每段訊號的時 間長度T。根據轉速η (單位：rpm)、行程S (單位：mm)以及導程L (單位：mm)得知螺帽每轉 一圈所需的時間T以及總行程中所轉總圈數N。前述總圈數N亦為量測訊號所需的分割段 數，而螺帽每轉一圈所需的時間T亦為每段訊號的時間長度，N與T的關系可由下列式（1) 予以表示。
[0035] [式 1]N = S/L; T = I/(n/60)
[0036] 在步驟（c)中，根據球通頻率Fe來決定每個分割段數N中所要擷取的訊號峰值數 Np。利用公知技術或學術文獻所提供的下列式（2)即可計算出球通頻率Fe,而每個分割段 數中所要擷取的訊號峰值數Np可由下列式（3)予以表示。
[0037] [式 2]
【主權項】
1. 一種滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，包含有下列步驟： (a)揃取一滾珠螺桿所產生的一物理訊號數據； 化）依據該滾珠螺桿的幾何尺寸信息W及操作條件信息，將該物理訊號數據進行分割， W產生復數已分割數據； (C)依據該滾珠螺桿運行時的可量化動態(tài)特性，經由渾取該已分割數據里的峰值訊號 來產生一峰值特征數據子序列； (d) 利用復數峰值特征評價模型與該峰值特征數據子序列，計算出復數峰值特征數據 母序列；W及 (e) 依據各該峰值特征數據母序列中的數據的變異性與分布狀態(tài)，產生復數順暢度值， 由該些順暢度值的變化來診斷該滾珠螺桿運行時的順暢度。
2. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（a)的該物理訊號 數據為位移、速度、加速度、壓力、電壓或前述的組合。
3. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，該已分割數據是將該 物理訊號數據在時間域上面進行分割所產生的。
4. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（C)的該可量化動 態(tài)特性為該滾珠螺桿中的滾動組件周期性地撞擊該滾珠螺桿中的其他組件所產生的特征 頻率。
5. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（C)的該峰值特征 數據子序列的數據總數不超過該已分割數據的分割數，且由各該峰值特征數據子序列所組 成的一數據空間與由各該已分割數據所組成的一數據空間互為映像關系。
6. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（d)的該些峰 值特征評價模型是W該峰值特征數據子序列作為樣本空間來定義其最大值、方均根值、 L2-Norm、中位數W及變異數的統計變化量相關量測模型。
7. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（d)的該些峰值特 征評價模型是W該峰值特征數據子序列作為樣本空間來定義其誤差項平方和、回歸項平方 和W及總平方和的回歸分析相關模型。
8. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（d)的該些峰值特 征評價模型是W該峰值特征數據子序列作為樣本空間來定義其機率密度函數的相關模型。
9. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，步驟（d)的各該峰值特 征數據母序列的數據總數不超過該已分割數據的分割數。
10. 根據權利要求1所述滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，其中，在螺桿運行為順暢的 情況下，步驟（e)的該些順暢度值不超過1.4。
【專利摘要】一種滾珠螺桿運行順暢度的診斷方法，先擷取滾珠螺桿所產生的物理訊號數據，之后依據該滾珠螺桿的幾何尺寸信息以及操作條件信息，將該物理訊號數據進行分割，以產生復數已分割數據，其后，依據該滾珠螺桿運行時的可量化動態(tài)特性，經由淬取該已分割數據里的峰值訊號來產生一峰值特征數據子序列，再利用復數峰值特征評價模型與該峰值特征數據子序列，計算出復數峰值特征數據母序列，最后依據各該峰值特征數據母序列中的數據的變異性與分布狀態(tài)，產生復數順暢度值，由該些順暢度值的變化即可診斷該滾珠螺桿運行的順暢度。
【IPC分類】G06F19-00
【公開號】CN104636584
【申請?zhí)枴緾N201310574532
【發(fā)明人】許竤智, 李柏霖
【申請人】上銀科技股份有限公司
【公開日】2015年5月20日
【申請日】2013年11月13日