李育

滾動軸承質量管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

李育

（南通市通州區(qū)產品質量監(jiān)督檢驗所，江蘇 南通 226300）

滾動軸承質量分類是滾動軸承產品質量控制的重要環(huán)節(jié)，構建滾動軸承在線質量管理系統(tǒng)對滾動軸承質量控制有著積極促進作用。在徹底調研分析滾動軸承質量分類的各項需求后，擬定了主要技術路線，搭建了系統(tǒng)總體架構，并對樣本學習算法在滾動軸承質量檢測中的應用場景進行了深入的介紹。系統(tǒng)能夠幫助企業(yè)有效把握產品質量變化趨勢，并實時監(jiān)控產品質量。

質量檢測；軸承；支持向量機

1．引言

滾動軸承是汽車重要組成部件之一，其質量優(yōu)劣直接影響汽車的安全、穩(wěn)定和壽命。滾動軸承一旦出現(xiàn)質量問題，一方面會威脅到車主生命安全，另一方面會給汽車企業(yè)帶來經濟損失。因此滾動軸承的產品質量控制有著重要的意義[1，2]。高精度的滾動軸承質量檢測儀能有效保障滾動軸承的產品質量，滾動軸承檢測設備自身性能優(yōu)劣直接影響滾動軸承產品檢測的準確性和可靠性。在滾動軸承檢測體系中，滾動軸承質量管理系統(tǒng)能起到非常重要的作用，會直接影響檢測體系的性能。滾動軸承質量管理系統(tǒng)能協(xié)助生產者掌握特定時間段內生產線上滾動軸承的質量實時數(shù)據(jù)，并進行統(tǒng)計分析，準確地進行軸承質量分類可減少事故發(fā)生，發(fā)揮滾動軸承的最大工作潛力，具有較大的經濟效益。

本文介紹了一個滾動軸承質量管理系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，并對基于向量機的樣本學習算法在滾動軸承質量分類中的應用進行了深入的闡述。

2．滾動軸承在線質檢系統(tǒng)的總體設計

2．1 需求分析

通過調研并分析目前滾動軸承質量檢測與管理的工作流程和技術要求，滾動軸承質量管理系統(tǒng)應滿足如下需求：

(1)實行網上滾動軸承質量管理與檢測，能夠對滾動軸承的各類基本信息進行在線的增刪改與查詢。

(2)能根據(jù)樣本學習和歷史數(shù)據(jù)，智能地進行待測軸承質量等級劃分，簡化流程，提高效率，方便質檢人員。

(3)系統(tǒng)對滾動軸承各項基本信息的歷史數(shù)據(jù)進行自動統(tǒng)計和分析，并能制作各類數(shù)字及圖表化報表。

(4)系統(tǒng)能實現(xiàn)基于用戶不同職權動態(tài)化的權限管理。

(5)系統(tǒng)應具備較高的安全性、靈活性。

2．2 主要技術路線

(1)基于RBAC模型的權限管理設計

為了實現(xiàn)動態(tài)化的權限管理，本系統(tǒng)在設計中引入了RBAC模型。近年來，基于角色的訪問控制(RBAC)在信息系統(tǒng)安全控制方面得到了廣泛的應用，其核心思想是在用戶和權限之間引入角色的概念，為用戶指派適當角色，為角色授予不同權限，用戶通過激活角色行使相應的權限。RBAC模型的優(yōu)點在于避免了直接為用戶分配復雜的權限，簡化了權限的管理[3]。

(2)基于支持向量機的樣本學習

滾動軸承質量管理系統(tǒng)中核心業(yè)務功能是依據(jù)測量到的滾動軸承各項指標數(shù)據(jù)，系統(tǒng)自動分析，得出軸承的質量等級劃分結果。本研究在分析了樣本學習的各種算法，綜合本應用的需求情況后，最終選擇基于向量機的分類方法來實現(xiàn)滾動軸承質量等級劃分的功能。

基于向量機的樣本學習算法是一種有堅實理論基礎的小樣本學習方法，非常適合實際工程問題的解決[4]，具有很好的魯棒性和預測準確性，能夠很好地解決機器學習中的非線性問題[5]。

(3)基于VC 6．0和Мicrosoft SQLServer的開發(fā)環(huán)境

依據(jù)功能需求，系統(tǒng)基于C/S架構進行設計與實現(xiàn)，前臺采用Мicrosoft公司的VC6．0，后臺數(shù)據(jù)庫采用Мicrosoft SQLServer。采用這樣的開發(fā)環(huán)境組合，具有較好的安全性和開發(fā)的靈活性。

2．3 系統(tǒng)功能與構成

如圖1所示，滾動軸承質量管理系統(tǒng)由六大模塊組成，分別是：登錄模塊、個人信息管理模塊、系統(tǒng)管理模塊、基礎信息管理模塊、查詢與統(tǒng)計模塊和樣本學習模塊。

登錄模塊除了能夠判斷賬號密碼是否正確外，還能根據(jù)賬號自動識別出用戶所屬群組，自動為用戶分配群組所擁有的權限以及所能使用的菜單。

個人信息管理模塊主要進行個人信息查詢與個人密碼修改相關的操作，每個用戶只能查看并修改自己的個人信息和密碼。

系統(tǒng)管理模塊負責系統(tǒng)底層相關的一系列操作，包括角色授權、用戶授權、系統(tǒng)功能模塊管理、數(shù)據(jù)備份、系統(tǒng)參數(shù)配置等子模塊。

圖1 滾動軸承在線質檢系統(tǒng)功能與構成

基礎信息管理模塊負責完成用戶、角色、滾動軸承等基本信息的增、刪、改、查詢等操作，由用戶信息管理模塊、角色信息管理模塊、滾動軸承基本信息管理模塊等組成。

查詢與統(tǒng)計模塊主要負責完成與滾動軸承相關的各類查詢需求和統(tǒng)計報表制作需求，包括軸承基本信息查詢模塊、繪制直方圖報表模塊、繪制趨勢圖報表模塊和各類報表打印模塊等功能模塊。

樣本學習模塊主要實現(xiàn)對待測軸承質量分類的功能。首先，選擇相應的樣本訓練集合進行樣本學習，然后基于已學好的方法對待測滾動軸承進行質量等級劃分。

下面將對滾動軸承在線質檢系統(tǒng)中的關鍵技術進行深入介紹。

3．支持向量機算法在軸承質量分類中的應用

樣本學習模塊是滾動軸承質量檢測分類中不可或缺的重要步驟。其原理是通過輸入一組樣本數(shù)據(jù)集進行學習，通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)其潛在規(guī)律，然后基于規(guī)律對待測滾動軸承的數(shù)據(jù)進行分析、預測。滾動軸承在線質檢系統(tǒng)的核心功能是對滾動軸承的質量等級進行分類，合格品需要分出軸承的質量等級，次品需要確定其缺陷位置。基于支持向量機的分類方法能有效改善傳統(tǒng)分類方法的缺陷，非常適合于小樣本的模式識別問題[6．7]。因此本研究選擇支持向量機算法來實現(xiàn)滾動軸承質量分類的功能。

3．1 滾動軸承質量分類的流程設計

滾動軸承質量分類流程如圖2所示。系統(tǒng)首先通過感應設備采集待測軸承的基礎數(shù)據(jù)，然后基于采集到的數(shù)據(jù)提取滾動軸承的特征項數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本學習模塊得出的數(shù)據(jù)波動規(guī)律判定當前待測軸承是否為合格品，如果是，則進一步由SVМ分類器進行軸承質量等級分類，如果當前待測軸承不是合格品，則將其數(shù)據(jù)保存入樣本備選庫中，并由SVМ分類器進行缺陷分類。至此，當前待測軸承質量分類過程結束，系統(tǒng)判斷是否繼續(xù)檢測下一個軸承，如果選擇是則返回流程開頭重新采集數(shù)據(jù)，如果選擇否，流程結束。

圖2 滾動軸承質量分類流程圖

系統(tǒng)對合格軸承質量分類依據(jù)JB/T10187-2000來劃分，將軸承質量等級從高到底按速度有效值分為六類：V4，V3，V2，V1，V和不合格品。

3．2 樣本學習的流程設計

樣本學習是本系統(tǒng)中的重要功能模塊，其流程如圖3所示。首先利用預先收集的樣本集訓練SVМ；然后，對經過訓練的SVМ進行測試，如果其準確率未達到預設的標準，則在調整樣本集和參數(shù)后重新開始訓練SVМ；如果SVМ在經過訓練以后已經達到要求，則根據(jù)訓練結果構建SVМ分類器并對缺陷進行分類，至此樣本學習流程結束。

圖3 樣本學習流程圖

3．3 系統(tǒng)仿真實驗

系統(tǒng)設計完成后，以滾動軸承使用中的五種缺陷為例，進行了測試。這五種故障類型分別是：滾動體缺陷、保持架缺陷、內圈缺陷、外圈缺陷、超精音。同時選取頻域的外圈故障頻率幅值、內圈故障頻率幅值、保持架故障頻率幅值和滾動體付賬頻率幅值作為SVМ的輸入。在試驗的每個狀態(tài)各取200個數(shù)據(jù)樣本，將數(shù)據(jù)分為5份，其中一份用作測試，其余進行樣本學習。

實驗通過調整多項式的階次這一參數(shù)，反復實驗，結果表明：多項式階次對診斷結果能產生一定影響，當多項式階次為50、懲罰因子為30時，分類的正確率達到最高，為99．5%。

4．結束語

本文介紹了一個滾動軸承在線質量檢測分類系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，文章介紹了系統(tǒng)的需求調研與分析、主要技術路線、系統(tǒng)架構和系統(tǒng)在實現(xiàn)過程中的核心業(yè)務，并對其中樣本學習算法的設計與仿真實驗過程進行了深入的介紹。然而，本系統(tǒng)還存在很多可提升的空間，如：算法進一步優(yōu)化、系統(tǒng)投入使用后，如何處理海量數(shù)據(jù)，今后將在這些方面深入研究，以期獲得進一步的成果。

[1]陳進．機械設備振動監(jiān)測與故障診斷[M]．上海：上海交通大學出版社，1999．

[2]周福昌．基于循環(huán)平穩(wěn)信號處理的滾動軸承故障診斷方法研究[D]．上海：上海交通大學，2006．

[3]張靜，丁衛(wèi)澤，劉國民．RBAC模型在基于B/S的實驗項目管理系統(tǒng)中的應用[J]．電化教育研究，2012，33(4)，85-88．

[4]鄭默．貝葉斯分類算法的研究與應用[D]．重慶：重慶大學，2011．

[5]葉玉婷．滾動軸承質量檢測數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]．武漢：華中科技大學，2013．

[6]馬笑瀟．智能故障診斷中的機器學習新理論及其應用研究[D]．重慶：重慶大學，2002．

[7]楊宇．基于EMD和支持向量機的旋轉機械故障診斷方法研究[D]．長沙：湖南大學，2005．

Design and Implementation of Quality Мanagement System of Rolling Bearings

Li Yu
(Nantong Product Quality Supervision and Inspection District,Nantong 226300,Jiangsu)

tract】 Rolling bearing quality classification is an important link of product quality control for rolling bearings.An online quality management system for rolling bearing plays a positive role while promoting rolling bearing quality control.After the investigation the demand analysis of rolling bearing quality,the main technology route is draw up,the overall framework of the system is built,and an in-depth introduction is made to the sample learning algorithm application scene in the rolling bearing while quality detection.The system can help the enterprise to effectively grasp the change trend of product quality,and the product quality can be monitored in real time.

words】 quality inspection;bearing;support vector machine

李育，男，江蘇南通人，本科，工程師，研究方向：產品質量管理。