[發明專利]一種軸承故障的診斷方法、裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202010127805.8
• 申請日: 2020-02-28
• 公開（公告）號: CN111428418A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 黃海松;范青松;艾彬彬;魏建安;韓正功
• 申請（專利權）人: 貴州大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G01M13/045
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 何曉春

1.一種軸承故障的診斷方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取軸承的振動信號，通過自適應白噪聲的完整集成經驗模態分解方法CEEMDAN提取所述振動信號的IMF模態分量；

確定所述模態分量的能量熵，將所述能量熵作為特征向量進行歸一化處理，構造支持向量機SVM的訓練集和測試集；

根據所述訓練集和群智能優化算法更新所述SVM的分類器的懲罰參數和核函數參數；

所述SVM根據所述測試集、所述懲罰參數和所述核函數參數確定所述軸承的故障結果。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，根據所述訓練集和群智能優化算法更新所述SVM的分類器的懲罰參數和核函數參數包括：

通過粒子群算法PSO中的慣性權重和“飛行速度”更新灰狼優化算法GWO中灰狼位置；

根據更新后的灰狼位置的進行多次迭代，確定所述SVM的分類器的懲罰參數和核函數參數。

3.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述通過自適應白噪聲的完整集成經驗模態分解方法CEEMDAN提取所述振動信號的模態分量，確定所述模態分量的能量熵包括：

通過自適應白噪聲的完整集成經驗模態分解方法CEEMDAN提取所述振動信號的前預設數量的模態分量；

根據所述前預設數量的模態分量確定Shannon能量熵。

4.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述SVM根據所述測試集、所述懲罰參數和所述核函數參數確定所述軸承的故障結果包括：

所述SVM統計所述測試集的平均準確率、平均尋優時間和最長最短尋優時間差作為評判標準，十折交叉驗證后確定所述軸承的故障結果。

5.根據權利要求1至4任一項所述方法，其特征在于，所述核函數為徑向基核函數RBF。

6.一種軸承故障的診斷裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取軸承的振動信號，通過自適應白噪聲的完整集成經驗模態分解方法CEEMDAN提取所述振動信號的IMF模態分量；

構造模塊，用于確定所述模態分量的能量熵，將所述能量熵作為特征向量進行歸一化處理，構造支持向量機SVM的訓練集和測試集；

參數優化模塊，用于根據所述訓練集和群智能優化算法更新所述SVM的分類器的懲罰參數和核函數參數；

診斷模塊，用于所述SVM根據所述測試集、所述懲罰參數和所述核函數參數確定所述軸承的故障結果。

7.根據權利要求6所述裝置，其特征在于，所述參數優化模塊還用于通過粒子群算法PSO中的慣性權重和“飛行速度”更新灰狼優化算法GWO中灰狼位置；

根據更新后的灰狼位置的進行多次迭代，確定所述SVM的分類器的懲罰參數和核函數參數。

8.根據權利要求6所述裝置，其特征在于，所述構造模塊還用于通過自適應白噪聲的完整集成經驗模態分解方法CEEMDAN提取所述振動信號的前預設數量的模態分量；根據所述前預設數量的模態分量確定Shannon能量熵。

9.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至5中任一項所述方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至5中任一項所述方法的步驟。