[發(fā)明專利]一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202110557378.1
• 申請(qǐng)日: 2021-05-21
• 公開（公告）號(hào): CN113295416B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉育瑋;吳建軍;程玉強(qiáng);楊述明;胡潤(rùn)生;崔孟瑜;戚元杰;鄧凌志;石業(yè)輝
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G01M13/045
• 分類號(hào): G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 國(guó)防科技大學(xué)專利服務(wù)中心 43202
• 代理人: 劉芳

本發(fā)明公開了一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統(tǒng)。方法包括S1、計(jì)算軸承每個(gè)狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)的頻率頻譜；S2、計(jì)算軸承每種狀態(tài)之間的頻率差異；S3、計(jì)算每個(gè)狀態(tài)頻譜之間每個(gè)差異的比率K；S4、選擇比率K大于設(shè)定值的頻率振幅的頻率；S5、按照如下公式設(shè)置參數(shù)R，R＝R1/R2，R1為需要分析訓(xùn)練集頻率的共同頻率振幅數(shù)，R2為所有的訓(xùn)練集頻率的全部頻率振幅數(shù)；S6、從每個(gè)狀態(tài)中選取公共頻率的振幅形成R個(gè)特征向量，將計(jì)算出的特征向量輸入到K鄰近值分類，K均值聚類，線性支持向量機(jī)中進(jìn)行分類。本發(fā)明通過較少的FFT和公共頻率選擇實(shí)現(xiàn)特征向量的選取，計(jì)算量小，便于工程實(shí)現(xiàn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及軸承故障分類領(lǐng)域，更具體地說，特別涉及一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

裝備日益趨于大型化，在故障診斷和故障檢測(cè)領(lǐng)域中越來越多的研究表明，健康檢測(cè)和故障診斷對(duì)設(shè)備的安全運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。軸承是設(shè)備中連接轉(zhuǎn)動(dòng)件和支撐件的重要部件，已經(jīng)有大量的故障檢測(cè)手段。

目前，應(yīng)用于軸承故障分類的方法包括頻域中的特征頻率分析方法、包絡(luò)分析方法等，時(shí)域中的統(tǒng)計(jì)分析方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法等。其中，特征頻率分析方法是最簡(jiǎn)單的分析方法，但是在噪音較大，故障早期的時(shí)候，并不能及時(shí)有效的分析出故障；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，能夠較為準(zhǔn)確的分辨出故障，但是需要準(zhǔn)確的特征輸入或者大量的數(shù)據(jù)。這樣就導(dǎo)致了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法一般較為復(fù)雜。因此，需要一種簡(jiǎn)便準(zhǔn)確的、可用于工業(yè)上的軸承故障分類方法及系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統(tǒng)，以克服現(xiàn)有技術(shù)所存在的缺陷。

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：

S1、計(jì)算軸承每個(gè)狀態(tài)的振動(dòng)信號(hào)的頻率頻譜；

S2、計(jì)算軸承每種狀態(tài)之間的頻率差異；

S3、計(jì)算每個(gè)狀態(tài)頻譜之間每個(gè)差異的比率K；

S4、選擇比率K大于設(shè)定值的頻率振幅的頻率；

S5、按照如下公式設(shè)置參數(shù)R，R＝R1/R2，R1為需要分析訓(xùn)練集頻率的共同頻率振幅數(shù)，R2為所有的訓(xùn)練集頻率的全部頻率振幅數(shù)；

S6、從每個(gè)狀態(tài)中選取公共頻率的振幅形成R個(gè)特征向量，將計(jì)算出的特征向量輸入到K鄰近值分類，K均值聚類，線性支持向量機(jī)中進(jìn)行分類。

進(jìn)一步地，所述軸承狀態(tài)包括正常工況軸承、內(nèi)圈故障軸承、外圈故障軸承和滾動(dòng)體故障軸承。

進(jìn)一步地，所述步驟S1的具體步驟為：

S10、以設(shè)定采樣率且在同一恒定轉(zhuǎn)速下分別對(duì)正常工況軸承、內(nèi)圈故障軸承、外圈故障軸承、滾動(dòng)體故障軸承的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采樣；

S11、將得到的數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分為2ⁿ個(gè)點(diǎn)為一個(gè)狀態(tài)樣本；

S12、將劃分好的狀態(tài)樣本進(jìn)行快速傅里葉變換，得到每個(gè)狀態(tài)的頻率頻譜，正常工況軸承的振動(dòng)信號(hào)的頻率頻譜由矢量normal表示、內(nèi)圈故障軸承的振動(dòng)信號(hào)頻譜由矢量inne表示、外圈故障軸承的振動(dòng)信號(hào)頻率由矢量outer表示、滾動(dòng)體故障軸承的振動(dòng)信號(hào)頻率由矢量rolling表示。

進(jìn)一步地，所述步驟S11中的2ⁿ優(yōu)選為32768。

進(jìn)一步地，所述步驟S3中的K＝100％*Ai/Amax，Ai是表示頻譜中第i個(gè)頻率所對(duì)應(yīng)的振幅，Amax是頻譜中的最大振幅