[發(fā)明專(zhuān)利]一種港機(jī)車(chē)輪軸承的故障狀態(tài)識(shí)別方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811595105.0
• 申請(qǐng)日: 2018-12-25
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109612729A
• 公開(kāi)（公告）日: 2019-04-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉鋒;翟佳緣;金慧迪;王國(guó)鋒;安華
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 天津金岸重工有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G01M13/045
• 分類(lèi)號(hào): G01M13/045
• 代理公司: 天津市三利專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 12107
• 代理人: 韓新城

1.一種港機(jī)車(chē)輪軸承的故障狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、在港機(jī)車(chē)輪軸承上安裝振動(dòng)傳感器，通過(guò)振動(dòng)傳感器采集不同故障類(lèi)別下運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)的軸承振動(dòng)加速度信號(hào)；

S2、將不同故障狀態(tài)下的軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)均勻分割形成多個(gè)樣本，每種軸承故障狀態(tài)都有由N個(gè)樣本形成的樣本集，樣本總數(shù)T＝N*C，C是軸承故障類(lèi)別數(shù)；按軸承故障類(lèi)別對(duì)相應(yīng)的樣本進(jìn)行標(biāo)記，標(biāo)注值為1、2、…C,構(gòu)建形成分類(lèi)標(biāo)簽矩陣L＝T×1，其中行數(shù)與樣本總數(shù)相同為T(mén)，列數(shù)為1列；

S3、對(duì)所有樣本分別進(jìn)行時(shí)域、頻域以及時(shí)頻域特征提取得到特征數(shù)B，然后以樣本總數(shù)T作為高維原始特征數(shù)據(jù)集的行數(shù)，以特征數(shù)B作為高維原始特征數(shù)據(jù)集的列數(shù)，得到高維原始特征數(shù)據(jù)集矩陣T×B；

S4、采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)和殘差分析相結(jié)合方法，對(duì)所得到的高維原始特征數(shù)據(jù)集矩陣T×B進(jìn)行相關(guān)性分析，提取最具有預(yù)定判別度的Z個(gè)特征對(duì)高維原始特征數(shù)據(jù)集矩陣降維，得到樣本特征矩陣為T(mén)×Z；

S5、在計(jì)算機(jī)中輸入降維后的樣本特征矩陣T×Z以及對(duì)應(yīng)的分類(lèi)標(biāo)簽矩陣L，導(dǎo)入深度置信網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分類(lèi)訓(xùn)練，得到軸承故障狀態(tài)分類(lèi)模型；

S6、利用所述軸承故障狀態(tài)分類(lèi)模型，通過(guò)步驟S3、S4對(duì)采集的港機(jī)車(chē)輪軸承振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行特征提取以及特征降維，將降維后的特征矩陣作為模型輸入，輸出狀態(tài)識(shí)別的結(jié)果。

2.如權(quán)利要求1所述的港機(jī)車(chē)輪軸承的故障狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于，所述振動(dòng)傳感器為壓電式振動(dòng)傳感器。

3.根據(jù)權(quán)利要求步驟3所述的港機(jī)車(chē)輪軸承的故障狀態(tài)識(shí)別方法，其特征在于：所述的時(shí)域特征包括均值、均方根值、峰值、方差、峰峰值、信號(hào)能量、波峰因數(shù)、峭度、脈沖指標(biāo)、偏度和裕度系數(shù)；

所述的頻域特征包括功率譜和、功率譜均值、功率譜方差、功率譜偏度、功率譜峭度和功率譜峰值；

所述的時(shí)頻域特征包括時(shí)頻總能量、時(shí)頻能量隨時(shí)間分布方差、時(shí)頻能量隨時(shí)間分布偏度、時(shí)頻能量隨時(shí)間分布峭度、時(shí)頻能量隨頻率分布方差、時(shí)頻能量隨頻率分布偏度、時(shí)頻能量隨頻率分布峭度。