[發(fā)明專利]基于稀疏編碼和LSSVM的輪對軸承檢測裝置及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910353119.X
• 申請日: 2019-04-29
• 公開（公告）號: CN110378192A
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郝勇;吳文輝;耿佩;邱小川
• 申請（專利權(quán)）人: 華東交通大學(xué);揚(yáng)州海地光電科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G01M13/045
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明公開了基于稀疏編碼和LSSVM的輪對軸承檢測裝置及方法，包括輪對軸承i、輪對軸承檢測裝置A、換向裝置、輪對軸承檢測裝置B、分級收納裝置j、加速度傳感器A和速度傳感器A，所述輪對軸承檢測裝置A的兩側(cè)設(shè)有速度傳感器A和加速度傳感器A，輪對軸承檢測裝置A的側(cè)邊設(shè)有換向裝置，換向裝置的側(cè)邊設(shè)有輪對軸承檢測裝置B，輪對軸承檢測裝置B的兩側(cè)設(shè)有加速度傳感器B和速度傳感器B，輪對軸承檢測裝置B的右側(cè)設(shè)有分級收納裝置j。本發(fā)明采用稀疏編碼結(jié)合LSSVM的算法，解決了人為判斷存在的主觀性，將提高分類結(jié)果的可靠性，提高了識別效率和準(zhǔn)確率，并且符合大規(guī)模生產(chǎn)的潮流。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及軸承品質(zhì)檢測領(lǐng)域，具體是基于稀疏編碼和LSSVM的輪對軸承檢測裝置及方法。

背景技術(shù)

軌道車輛輪對軸承是車輛行走系統(tǒng)的心臟部分，其主要功能為承載列車垂向自重以及載重力。輪對軸承故障會(huì)引起車輛延誤，甚至?xí){人身安全。但是由于設(shè)計(jì)、裝配精度以及外部因素等原因，輪對軸承不可避免的會(huì)出現(xiàn)腐蝕、裂紋、磨損等故障。隨著車輛的行駛速度和運(yùn)營里程的提高，加劇了輪對軸承的故障。因此，在組裝出廠前對高速列車輪的軸承進(jìn)行品質(zhì)檢測具有重要意義。

目前，一些生產(chǎn)廠家在組裝出廠前會(huì)對輪對軸承的品質(zhì)進(jìn)行無損檢測，所使用的方法是依靠人工檢測和磁粉探傷法。磁粉探傷法雖然操作簡單、靈敏度高但是會(huì)有盲區(qū)。人工檢測的誤檢率高，無法進(jìn)行精確檢測。并且這兩種方法不易實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，工作效率低。由于上述原因，必須尋找一種新的品質(zhì)檢測方法來滿足技術(shù)要求。

輪對軸承的品質(zhì)檢測與故障診斷不同，故障診斷可以通過觀察故障頻率判斷故障類型。而品質(zhì)檢測不同，這就需要尋找一種可以自適應(yīng)提取特征的算法。稀疏編碼是21世紀(jì)初興起的一種信號處理技術(shù)，它通過字典學(xué)習(xí)獲得可以表達(dá)信號的過完備庫，在過完備庫中為待編碼的信號自適應(yīng)的選擇盡可能少的相似基函數(shù)，將信號表示為相似基函數(shù)的線性組合，從而得到原始信號的稀疏表示。將通過稀疏編碼所得的稀疏系數(shù)作為特征樣本，進(jìn)行模型建立。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供基于稀疏編碼和LSSVM的輪對軸承檢測裝置及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

基于稀疏編碼和LSSVM的輪對軸承檢測裝置及方法，包括輪對軸承i、輪對軸承檢測裝置A、換向裝置、輪對軸承檢測裝置B、分級收納裝置j、加速度傳感器A和速度傳感器A，所述輪對軸承檢測裝置A的兩側(cè)設(shè)有速度傳感器A和加速度傳感器A，輪對軸承檢測裝置A的側(cè)邊設(shè)有換向裝置，換向裝置的側(cè)邊設(shè)有輪對軸承檢測裝置B，輪對軸承檢測裝置B的兩側(cè)設(shè)有加速度傳感器B和速度傳感器B，輪對軸承檢測裝置B的右側(cè)設(shè)有分級收納裝置j。

一種基于稀疏編碼和LSSVM結(jié)合的輪對軸承品質(zhì)檢測方法，具體檢測方法如下：

(1)輪對軸承樣本的劃分；

獲取各種輪對軸承品質(zhì)下的振動(dòng)信號樣本Y＝{y_i|y_i∈Rⁿ,1≤i≤M}(M＝3)，將每一類輪對軸承樣本用KS算法分為40個(gè)訓(xùn)練樣本集X_t＝{xt_ij}和10個(gè)測試樣本集X_p＝{xp_ij}，訓(xùn)練樣本集用于分類器的訓(xùn)練，測試樣本用于測試訓(xùn)練后分類器的分類效果；

(2)輪對軸承訓(xùn)練樣本的特征；

提取針對本實(shí)施例步驟(1)，對輪對軸承訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行K-SVD字典學(xué)習(xí)，獲得字典集D＝{d₁,d₂,d₃,}，根據(jù)字典學(xué)習(xí)得到的D對每一類樣本的輪對軸承測試集和輪對軸承訓(xùn)練集用OMP進(jìn)行稀疏求解，得到特征向量；

(3)對LSSVM進(jìn)行訓(xùn)練；