[實用新型]一種滾動軸承故障診斷裝置有效
| 申請號: | 201720180479.0 | 申請日: | 2017-02-27 |
| 公開(公告)號: | CN206504869U | 公開(公告)日: | 2017-09-19 |
| 發明(設計)人: | 尤偉;沈長青;朱忠奎;石娟娟;江星星 | 申請(專利權)人: | 蘇州大學 |
| 主分類號: | G01M13/04 | 分類號: | G01M13/04 |
| 代理公司: | 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙)32257 | 代理人: | 耿丹丹 |
| 地址: | 215000 *** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 滾動軸承 故障診斷 裝置 | ||
技術領域
本實用新型屬于機械故障診斷和計算機人工智能技術領域,尤其涉及一種基于卷積神經網絡和支持向量回歸的滾動軸承故障診斷裝置。
背景技術
滾動軸承是旋轉機械中最為重要的關鍵部件之一,滾動軸承廣泛應用于化工、冶金、電力、航空等各個重要領域,但同時它也經常處在高溫、高速、重載等惡劣的工作環境中,致使滾動軸承是最易損壞的元件之一。軸承性能與工況的好壞直接影響到與之相關聯的軸以及安裝在轉軸上的齒輪乃至整臺機器設備的性能,其缺陷會導致設備產生異常振動和噪聲,甚至造成設備損壞,事實上,機械失效問題歸因于軸承故障的機率非常高。因此,對滾動軸承故障進行診斷,尤其是對于早初期故障的分析,實現快速、準確的軸承故障監測對于機械設備的正常工作以及安全生產具有重大的意義。
特征提取實質上是一種變換,通過映射或變換的方式將樣本在不同空間中進行轉換。目前常用的機械故障特征提取方法主要有傅里葉變換(Fourier Transform,簡稱FT)、快速傅里葉變換(Fast Fourier Transform,簡稱FFT)、小波變換(Wavelet Transform,簡稱WT)、和經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition,簡稱EMD)、希爾伯特-黃變換(Hilbert-Huang Transform,簡稱HHT)等。
傅里葉變換作為線性時頻分析方法,能夠清晰快速地處理信號,具有一定的時頻分辨率,其靈活性和實用性較為突出,但是由于傅里葉變換是信號在頻域的表示,時間分辨率為零,并且它對非線性、非平穩信號具有不確定性,導致其應用范圍具有局限性。FFT方法無法同時兼顧信號在時域和頻域中的全貌和局部化問題。小波變換可以對時間頻率進行局部化分析,達到高頻處時間細分,低頻處頻率細分,自適應地對時頻信號進行分析,但是小波基不同,分解結果不同,小波基比較難選擇。EMD方法能將信號分解為多個IMF(Intrinsic Mode Function,本征模態函數)分量,對所有IMF分量做Hilbert變換能得到信號的時頻分布,但在理論上還存在一些問題,如EMD方法中的模態混淆、欠包絡、過包絡、端點效應等問題,均處在研究之中。HHT是通過信號的EMD分節,是非平穩信號平文化,它擺脫了線性和平穩性的束縛,對突變信號有高精度。
目前所使用的特征提取方法基于信號處理技術,主要以人工提取為主,故障診斷的識別精度依賴于特征提取的優劣程度。
有鑒于上述的缺陷,本設計人,積極加以研究創新,以期創設一種基于卷積神經網絡和支持向量回歸的滾動軸承故障診斷裝置,以提高滾動軸承故障診斷的準確性和有效性。
實用新型內容
為解決上述技術問題,本實用新型的目的是提供一種準確性和有效性較高的滾動軸承故障診斷裝置。
本實用新型的滾動軸承故障診斷裝置,包括
-加速度傳感器,用于采集四種工況下樣本滾動軸承工作在不同轉速的振動加速度信號以及待測滾動軸承工作時的振動加速度信號;
-數據處理單元,與所述加速度傳感器連接,包括卷積神經網絡模塊,用于提取振動加速度信號的特征信號,將提取好的樣本軸承的特征結合其標簽輸出、將提取好的待測軸承的特征直接輸出;
-識別模塊,與所述數據處理單元的輸出端連接,用于對結合了標簽的樣本軸承的特征進行模型訓練、對提取好的待測軸承的特征根據模型輸出進行狀態識別。
進一步的,所述加速度傳感器通過預處理模塊與所述數據處理單元連接,所述預處理模塊用于對振動加速度信號進行去噪處理。
進一步的,所述識別模塊為支持向量回歸分類器。
進一步的,所述四種工況分別為正常運轉、軸承內圈故障運轉、軸承滾動體故障運轉、軸承外圈故障運轉。
借由上述方案,本實用新型至少具有以下優點:
1、通過預處理模塊對信號進行去噪處理,確保振動加速度信號不受干擾,使數據處理單元擺脫了噪聲信號的影響,從而使支持向量回歸分類器能夠訓練出精確的故障模型,供待測滾動軸承的信號進行匹配,以快速的得到待測滾動軸承的故障診斷結果;
2、將振動加速度信號由卷積神經網絡和支持向量回歸處理,能夠提高滾動軸承故障診斷的準確性和有效性,為解決滾動軸承故障診斷問題提供一種新的有效途徑,可廣泛應用于機械、化工、冶金、電力、航空等領域的復雜系統中。
上述說明僅是本實用新型技術方案的概述,為了能夠更清楚了解本實用新型的技術手段,并可依照說明書的內容予以實施,以下以本實用新型的較佳實施例并配合附圖詳細說明如后。
附圖說明
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