[發明專利]一種軸承故障特征提取的方法、裝置、設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202211057305.7
• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115436058B
• 公開（公告）日: 2023-10-03
• 發明（設計）人: 石娟娟;孫依萌;黃偉國;沈長青;朱忠奎
• 申請（專利權）人: 蘇州大學
• 主分類號: G01M13/045
• 分類號: G01M13/045;G06F17/16;G06F18/10;G06F18/213
• 代理公司: 蘇州市中南偉業知識產權代理事務所(普通合伙) 32257
• 代理人: 張榮

本發明公開了一種軸承故障特征提取的方法、裝置、設備以及計算機存儲介質，包括采集軸承振動信號，并對軸承振動信號進行加窗截取；利用Katz方法計算截取信號片段的分形維數值；根據分形維數值跟蹤軸承振動信號中軸承故障產生的沖擊位置，提取沖擊位置的包絡線；進一步地根據峰值搜索算法對包絡線進行去除干擾，得到軸承振動故障特征。本發明通過分形維數將軸承的振動序列轉化為短時分形維數序列，并且在轉換過程中對其他的干擾信號進行抑制，將軸承故障的信號更加突出，抑制干擾信號，最后根據峰值搜索算法將所有信號進行處理，進一步抑制干擾信號對軸承故障信號的影響，更加突顯軸承故障信號。

技術領域

本發明涉及滾動軸承故障診斷技術領域，特別是涉及一種軸承故障特征提取的方法、裝置、設備以及計算機存儲介質。

背景技術

滾動軸承是最常見的軸承。他們通常用于在惡劣環境中搬運重物，是最容易發生故障的機械元件之一。44％的大型感應電動機故障與軸承故障有關。軸承故障可能會導致生產力和經濟損失甚至是災難性的后果。因此，軸承故障檢測具有重要意義。已經開發的許多方法中大多數是基于聲音、溫度、磨損和振動。其中，振動特征已被發現是一個強大的軸承故障檢測的工具。當滾動元件通過缺陷區域，發生小碰撞，導致一系列的機械脈沖。這些沖動使系統自然機械頻率高速共振。然后對共振頻率進行調制，由軸承故障脈沖頻率命名故障特征頻率(Fault Characteristic Frequency:FCF)和檢測的主要信息。其中一個最常用的檢測技術，通過振幅解調振動信號來包絡信號。然后可根據頻譜決定軸承健康狀況。希爾伯特變換通常用于此目的。然而，希爾伯特變換容易受到噪聲和干擾的影響。為了獲得可靠的檢測結果，需要進行預處理，過濾通常是必需的。典型的就是高共振頻率技術(highresonance frequency technique:HRFT)。該方法的主要步驟包括對共振頻率附近的振動信號進行濾波，將濾波后的信號包絡，以及對解調后的信號進行傅里葉變換。而帶通濾波器的設計通常基于未知的共振頻率，因此，適當的中心頻率和帶寬十分重要，選擇一個合適的方案是一項具有挑戰性的任務。

文獻中用于軸承狀態監測的最廣泛使用的包絡方法包括希爾伯特變換、EO和MMA。雖然它們有各自的優點，但它們都有各自的缺點，總結如下：(1)希爾伯特變換容易受到振動干擾和噪聲的影響，因此通常需要進行預濾波，這涉及一個具有挑戰性的濾波器參數選擇過程，(2)EO方法受到單組分和窄帶的限制，其有效性通常會受到多個干擾的影響，(3)對于MMA技術，SE結構，計算量大、對多種干擾的處理效率低，限制了它們在軸承故障特征提取中的應用。

綜上所述可以看出，如何降低干擾信號的影響提高故障特征是目前有待解決的問題。

發明內容

本發明的目的是提供一種軸承故障特征提取方法、裝置、設備以及計算機存儲介質，解決了現有技術中對軸承故障特征提取難度大的問題。

為解決上述技術問題，本發明提供一種軸承故障特征提取的方法，包括：

采集軸承振動信號，并對所述軸承振動信號進行加窗截取；

利用Katz方法計算所截取軸承振動信號的分形維數值；

根據所述分形維數值跟蹤所述軸承振動信號中軸承故障產生的沖擊位置，并提取沖擊位置的包絡線；

計算每個包絡線的平均值和標準偏差，基于所述平均值和標準偏差計算包絡信號的峰值；

將所述包絡信號的峰值與標準偏差差值小于1的所述包絡信號的峰值置為1，剩余的包絡信號為軸承故障特征。

優選地，所述利用Katz方法計算所截取軸承振動信號的分形維數值包括：

根據所述軸承振動信號s＝{s₁,s₂,...,s_N}，計算連續信號之間的歐式距離為：