[發(fā)明專利]一種基于增量搜索聚類的旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承智能診斷方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811342186.3
• 申請(qǐng)日: 2018-11-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109253883A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 黎恒;韋澤賢;徐韶華;陳大華;陳小波
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣西交通科學(xué)研究院有限公司
• 主分類號(hào): G01M13/045
• 分類號(hào): G01M13/045
• 代理公司: 北京華仁聯(lián)合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11588
• 代理人: 蘇雪雪

1.一種基于增量搜索聚類的旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承智能診斷方法，其特征在于，所述方法包括如下方法步驟：

(1)在旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承的軸承座上安裝振動(dòng)傳感器，采集旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承的振動(dòng)信號(hào)；

(2)對(duì)采集的所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行時(shí)域特征和頻域特征提取，將提取的多個(gè)所述時(shí)域特征和多個(gè)所述頻域特征之和作為列數(shù)，假設(shè)采集的故障樣本數(shù)M，將故障樣本數(shù)M作為行數(shù)，構(gòu)建原始特征矩陣；

(3)將原始特征矩陣送入VMD算法中進(jìn)行去噪處理，多個(gè)所述時(shí)域特征和多個(gè)所述頻域特征中每個(gè)特征得到L個(gè)有限帶寬本征模式分量；

(4)選取L個(gè)有限帶寬本征模式分量中的趨勢(shì)特征項(xiàng)，由得到所有趨勢(shì)特征項(xiàng)構(gòu)建趨勢(shì)特征矩陣；

(5)對(duì)所述趨勢(shì)特征矩陣進(jìn)行DPS聚類識(shí)別：計(jì)算不同趨勢(shì)特征項(xiàng)的距離，以及每一個(gè)趨勢(shì)特征項(xiàng)的局部密度，并對(duì)每一個(gè)趨勢(shì)特征項(xiàng)按照局部密度遞減排序，計(jì)算征趨勢(shì)項(xiàng)按照局部密度遞減排序的距離值；

(6)計(jì)算每一個(gè)趨勢(shì)特征項(xiàng)的局部密度與趨勢(shì)特征項(xiàng)按照局部密度遞減排序的趨勢(shì)特征項(xiàng)的綜合考量值，并將所述綜合考量值按照升序排列，確定聚類中心；

(7)對(duì)圍繞聚類中心之外的的剩余趨勢(shì)特征項(xiàng)進(jìn)行劃分，完成樣本聚類，根據(jù)樣本聚類結(jié)果診斷旋轉(zhuǎn)機(jī)械滾動(dòng)軸承。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取10個(gè)時(shí)域特征，分別為：

第一個(gè)時(shí)域特征F₁滿足：其中，x(n)是振動(dòng)信號(hào)x(t)的時(shí)域序列，n＝1，2，……N；N為振動(dòng)樣本點(diǎn)數(shù)；

第二個(gè)時(shí)域特征F₂滿足：

第三個(gè)時(shí)域特征F₃滿足：

第四個(gè)時(shí)域特征F₄滿足：

第五個(gè)時(shí)域特征F₅滿足：F5＝max|x(n)|；

第六個(gè)時(shí)域特征F₆滿足：

第七個(gè)時(shí)域特征F₇滿足：

第八個(gè)時(shí)域特征F₈滿足：

第九個(gè)時(shí)域特征F₉滿足：

第十個(gè)時(shí)域特征F₁₀滿足：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取13個(gè)頻域特征，分別為：

第一個(gè)頻域特征F₁₁滿足：其中，式中s(k)是信號(hào)x(t)的頻譜，k＝1，2，……K；K為譜線數(shù)；

第二個(gè)頻域特征F₁₂滿足：

第三個(gè)頻域特征F₁₃滿足：

第四個(gè)頻域特征F₁₄滿足：

第五個(gè)頻域特征F₁₅滿足：其中，f_k為第k個(gè)譜線的頻率；

第六個(gè)頻域特征F₁₆滿足：其中，P₁₅為第五個(gè)頻譜特征對(duì)應(yīng)的頻譜幅值；

第七個(gè)頻域特征F₁₇滿足：

第八個(gè)頻域特征F₁₈滿足：

第九個(gè)頻域特征F₁₉滿足：

第十個(gè)頻域特征F₂₀滿足：

第十一個(gè)頻域特征F₂₁滿足：

第十二個(gè)頻域特征F₂₂滿足：

第十三個(gè)頻域特征F₂₃滿足：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，通過(guò)如下方法計(jì)算不同趨勢(shì)特征項(xiàng)的距離：

對(duì)于趨勢(shì)特征矩陣T＝{x₁，x₂，...，x_n}，I_s＝{1，2，...，n}為相應(yīng)指標(biāo)集，不同趨勢(shì)特征項(xiàng)的距離滿足：d_ij＝dist(x_i，x_j)＝||x_i-x_j||²，其中，d_ij表示趨勢(shì)特征項(xiàng)x_i，x_j之間的距離，x_i與x_j分別為趨勢(shì)特征矩陣T中不同的趨勢(shì)特征項(xiàng)，i≠j且i，j∈I_s。