[發明專利]軸承故障紅外診斷方法、系統、電子設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202310677567.1
• 申請日: 2023-06-09
• 公開（公告）號: CN116402825B
• 公開（公告）日: 2023-08-11
• 發明（設計）人: 周建民;劉露露;尹洪妍
• 申請（專利權）人: 華東交通大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/25;G06N3/006;G06V10/82;G06V10/44
• 代理公司: 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙) 11201
• 代理人: 徐超

1.一種軸承故障紅外診斷方法，其特征在于，包括：

通過滾動軸承故障實驗臺采集預設種類的待診斷軸承運轉狀態的多幀紅外圖像；其中，所述多幀紅外圖像分為訓練集圖像和測試集圖像；

根據所述訓練集圖像中出現的溫度變化區域進行裁剪獲取感興趣圖片；

將所述感興趣圖片進行預處理轉化成二值圖；

基于灰度共生矩陣公式從所述二值圖中提取二階統計特征；其中，所述二階統計特征包括能量、對比度、熵、均值、方差、相關性；

針對所述二階統計特征進行特征迭代尋優獲取最優特征；具體地，采用CFS計算所述二階統計特征之間的相關系數，并生成相關系數矩陣；運用棧操作將所述相關系數矩陣展開成一維向量；基于所述一維向量的排序選取最高相關性的特征中出現次數最多的目標特征；將所述目標特征排序在最前，并將其作為所述二階統計特征的最優特征；

通過遺傳算法針對BLS網絡參數進行尋優獲取最優參數；其中，所述BLS網絡參數包括每個窗口特征節點的個數N1、特征節點的窗口個數N2和增強節點個數N3；

基于所述最優特征及所述最優參數訓練所述BLS網絡獲取CFS-GA-BLS故障診斷模型；

將所述測試集圖像輸入所述CFS-GA-BLS故障診斷模型，以使輸出所述待診斷軸承的故障紅外診斷結果。

2.根據權利要求1所述的軸承故障紅外診斷方法，其特征在于，所述待診斷軸承運轉狀態的預設種類包括健康、保持架故障、內圈0.5mm故障、內圈1.0mm故障、內圈1.5mm故障、外圈0.5mm故障、外圈1.0mm故障、外圈1.5mm故障、滾動體點蝕故障。

3.根據權利要求1所述的軸承故障紅外診斷方法，其特征在于，所述將所述感興趣圖片進行預處理轉化成二值圖的步驟具體包括：

將所述感興趣圖片進行灰度化處理；

將灰度化處理后的所述感興趣圖片采用大小為3×3的濾波器進行中值濾波去噪處理；

根據去噪處理后的所述感興趣圖片的不同區域亮度分布，計算其局部均值及標準差，基于所述局部均值及標準差計算局部閾值；

基于所述局部閾值采用高斯加權平均算法得到最佳閾值；

根據所述最佳閾值將所述感興趣圖片轉化成二值圖。

4.根據權利要求1所述的軸承故障紅外診斷方法，其特征在于，所述灰度共生矩陣公式具體如下：

；

式中，P(i,j,δ,θ)表示灰度值為i和j的像素在相距δ和角度θ的位置出現的概率，N(i,j,δ,θ)表示灰度值為i和j的像素在相距δ和角度θ的位置上的個數，G表示二值圖的灰度級數，即256。