科技创新与进步
Journal of Technological Innovation and Progress
- 主办单位:未來中國國際出版集團有限公司
- ISSN:3079-3548（P）
- ISSN:3079-9600（O）
- 期刊分类:科学技术
- 出版周期:月刊
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基于嵌入式系统的关节轴承游隙检测装置
Embedded System-Based Clearance Detection Device for Spherical Plain Bearings
1. 引言
关节轴承是机械设备中重要的运动元件，主要由内圈、外圈和密封圈组成，该类关节轴承具有摩擦因数小、无需润滑、承载能力大、抗冲击能力强及耐腐蚀等优点。传统检测方法依赖人工单点静态检测，存在效率低（单次检测时间>0.5h）、精度差（误差±0.03mm）及主观判断等问题；而高端设备如Easy Laser XT系列虽支持动态监测，但受限于环境敏感性、操作复杂及成本高昂，难以在中小企业普及。随着智能制造对设备状态实时监测的需求激增，研发低成本、高精度的便携式检测装置成为行业迫切需求。
本研究聚焦“检测精度”与“工程实用性”两大核心，提出“基于嵌入式系统的关节轴承游隙检测装置”设计方案。通过精密机械结构与智能算法的深度融合，实现动态工况模拟、数据实时处理及故障预测，突破传统设备的技术瓶颈，为工业现场检测提供高效可靠的解决方案。
2. 研制背景与意义
2.1 国内外研究现状
2.1.1 传统检测技术瓶颈
传统的关节轴承径向游隙测量方法是采用径向游隙基于静态单点检测，需反复拆装轴承，受环境温度（如钢制轴承温度波动±5℃时尺寸变化±0.03mm）、人为读数误差及球面加工误差影响显著，仅适用于低精度场景。其操作流程繁琐，无法模拟实际工况下的动态游隙变化，导致测量结果与真实运行状态存在偏差。
2.1.2 现代检测技术局限
以激光轴对准系统为代表的高端设备虽实现动态检测，但存在三大缺陷：(1)环境适应性差，振动或温度变化易导致数据失真；(2)操作门槛高，需专业人员进行参数预置(3)成本高昂，配套模块进一步增加企业负担。上述问题制约了其在批量检测与复杂场景中的应用。
2.2 项目意义
本研究成果对工业检测领域具有双重价值：
技术层面：突破传统检测的静态单点限制，实现动态工况下的高精度测量与智能预警，推动检测技术从“事后检测”向“预测性维护”转变。
工程层面：通过模块化设计与成本控制，开发适配中小企业的便携式设备，打破进口垄断，降低行业检测成本，助力高端装备国产化。
3. 系统设计方案
3.1 总体设计思路
为解决传统技术以及现代智能检测游隙的缺陷，本方案初步设计思路如图1所示。
该图分析了轴承游隙检测相关现有问题并提出了本研究的设计思路：
- （1）设计高精度检测装置，精确测游隙并建立数据库；
- （2）选用合适电机与减速器，结合PLC实现闭环控制；
- （3）利用软件与智能技术达成毫米级测量；集成部件并设计相关结构。
3.2 硬件系统设计
3.2.1 动力与传动系统
（1）动力单元：选用57步进电机（最高转速 600rpm）搭配行星齿轮减速器（扭矩放大10倍，输出转速 60rpm），确保稳定的扭矩输出。
（2）运动转化：偏心曲轴（行程6mm）将旋转运动转化为往复直线运动，通过缓冲弹簧与传感器推片传递推力，实现对轴承游隙的动态加载测试，如图2模型图所示。
（从左上－右下分别为曲轴连杆、推块、组合成运动转化系统，缓冲弹簧，传感器推片，组合成动力传递配合）
3.2.2 轴承固定与夹紧装置
（1）V型座定位：采用90°±0.05°高精度V型槽，确保轴承轴向对中精度≤0.02mm；
（2）定扭矩扳手：集成橡胶材质手轮，通过机械离合器实现预设扭矩锁紧（当达到设定扭矩时发出“咔嗒”提示），避免夹紧力不均导致的测量偏差，同时提升操作舒适性，如图3、图4所示。
3.2.3 信号采集与控制
（1）位移传感器：采用差动变压器式传感器（型号 KTR-R-25mm，精度0.08% FS），将机械位移转化为差分电压信号，经信号调理模块转换为数字量输入PLC；
（2）控制器：通过RS485接口实时上传转速、扭矩等参数至上位机，支持电流波动监测（±0.1A容差）与光电隔离保护，确保系统抗干扰能力。
根据各部件的运动原理，设计该装置的外形时需要考虑紧凑、模块化和高效的组合方式，以实现智能化控制和精密操作。外形设计应符合小型化需求，使各部件能够在有限的空间内高效运行。通过精密的设计，确保各个模块之间的连接与运动协调一致，保证设备的稳定性和高效性。在SW建模时，确保各个部件的比例、连接方式和运动轨迹准确体现。整体装置机械原理，设计图纸以及建模图，如图5、图6所示。
3.2.4 数据处理流程
（1）采集模块：基于PySerial库实现RS-485串口通信，采用多线程技术与 Redis 缓存处理实时数据流，支持历史数据批量导入；
（2）特征提取：计算间隙均值、方差、极差及趋势斜率，通过Z-Score归一化消除量纲影响；
（3）预测模型利用Scikit-learn构建逻辑回归分类器。Scikit-learn提供了丰富的机器学习算法和工具，用于数据预处理、模型训练、模型评估和高级分析。输入间隙特征值输出报废概率（0-1）。经100个报废轴承与100个标准轴承样本训练，模型系数为－0.0553，截距为 0.5363，拟合曲线如图7所示，逻辑回归模型的基本形式如式1所示。
其中，
2.3.2 可视化与预警
基于React与ECharts开发的人机界面，实时显示游隙曲线、报废概率及压力状态，支持多设备数据对比与历史趋势查询，如图8所示。
4. 创新点分析
4.1 人因工程优化设计
（1）操作舒适性：定扭矩扳手采用橡胶材质手轮，表面设计凹陷防滑纹，经 JACK 仿真验证，手指组织压迫力降低60%，操作疲劳指数下降73.4%，如图9所示；
（2）人机交互：显示屏高度基于中国成年人眼高数据（第5百分位眼高 1448mm，调整后高度1503mm），确保视线垂直于屏幕，减少颈椎疲劳。
4.2 成本与效率优势
（1）成本控制：核心部件国产化替代，材料成本较进口设备降低70%，单价预计控制在5万元以内；
（2）检测效率：单次检测周期缩短至5min，数据处理速度达0.5 秒/次支持批量检测与自动化报表生成。
5. 实验验证与性能分析
5.1 精度测试
在恒温（20±1℃）环境下，对10个标准轴承（游隙标称值0.1mm～0.5mm）进行50次重复检测，结果显示平均误差≤±0.01mm，标准差0.005mm，满足GB/T 304.1-2017高精度检测要求，如表1所示。
| 轴承编号 | 标称游隙（mm） | 检测次数 | 平均测量值（mm） | 平均误差（mm） | 标准差（mm） |
|---|---|---|---|---|---|
| B-01 | 0.1 | 50 | 0.102 | +0.002 | 0.004 |
| B-02 | 0.1 | 50 | 0.099 | -0.001 | 0.005 |
| B-03 | 0.2 | 50 | 0.201 | +0.001 | 0.005 |
| B-04 | 0.2 | 50 | 0.198 | -0.002 | 0.004 |
| B-05 | 0.3 | 50 | 0.303 | +0.003 | 0.005 |
| B-06 | 0.3 | 50 | 0.299 | -0.001 | 0.005 |
| B-07 | 0.4 | 50 | 0.402 | +0.002 | 0.004 |
| B-08 | 0.4 | 50 | 0.398 | -0.002 | 0.005 |
| B-09 | 0.5 | 50 | 0.501 | +0.001 | 0.005 |
| B-10 | 0.5 | 50 | 0.498 | -0.002 | 0.004 |
5.2 预测模型验证
采用交叉验证法对逻辑回归模型进行评估，准确率达92.3%，召回率89.7%。典型案例中，某轴承连续3次检测均值从0.3mm升至0.45mm方差从0.02增至0.08，模型提前24小时预警，经拆解验证确认内圈磨损严重，证明了预测模型的有效性。
6. 结论与展望
6.1 研究结论
本研究开发的关节轴承游隙检测装置通过“精密机械传动+智能算法”的深度融合，突破了传统检测技术的效率与精度瓶颈，兼具便携性、成本优势与人因工程特性。核心创新点包括：
（1）动态工况模拟与毫米级精度检测，误差较传统方法降低66.7%；
（2）基于逻辑回归的智能预测模型，实现轴承失效概率的实时计算；
（3）人因工程优化设计，显著提升操作舒适性与设备环境适应性。
6.2 应用前景
装置可广泛应用于铁路、汽车制造、重型机械等领域，为设备全生命周期管理提供关键技术支撑。未来研究方向包括：
（1）融合振动、温度等多维度传感器数据，构建多模态故障诊断模型；
（2）集成物联网技术，实现检测数据的云端存储与远程监控；
（3）探索深度学习算法（如 CNN，LSTM）在轴承剩余寿命预测中的应用，进一步提升模型鲁棒性。
本研究成果为工业检测技术的智能化升级提供了可复制的解决方案，对推动制造业高质量发展具有重要的工程实践意义。
参考文献：
- [1] 吕延军,赵晓伟,陈锐搏等.关节轴承摩擦学性能与剩余寿命预测综述[J].交通运输工程学报,2025,25(01):29-47.
- [2] 林华伟.内圈剖分型关节轴承游隙测量技术研究[J].新技术新工艺2024(10):58-61.
- [3] 邓子云.scikit-learn的机器学习流水线技术与应用[J].信息化研究,2020,46(02):53-57.