轴承故障检测方法与计算机可读存储介质技术

本申请涉及一种轴承故障检测方法与计算机可读存储介质。该方法包括：获取多个待检测信号，并将每个待检测信号分为多个子段信号；针对每个待检测信号，计算每个子段信号的频谱信息；将每个子段信号的频谱信息输入预设的机器学习网络，得到轴承的故障类别。该方法中，获取的待检测信号可以是固定时间间隔或随机时间获取，无需根据轴承的转速来获取待检测信号，即不需要知道轴承精确的实时转速；同时利用训练收敛的机器学习网络对待检测信号的频谱信息进行分类，大大提高了轴承故障类别结果的准确度。

Bearing fault detection method and computer readable storage medium

【技术实现步骤摘要】
轴承故障检测方法与计算机可读存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种轴承故障检测方法与计算机可读存储介质。
技术介绍
在工业领域中，轴承是支撑机械设备旋转运行的重要部件，在机械设备运转过程中若轴承发生故障，将会影响整个设备的工作状态。因此，有效的对机械设备中轴承进行故障检测，可以提高机械设备的运转安全性，减小事故发生的机率。传统技术中，通常根据机械设备的转速，采集轴承震动或音频的时域信号，将时域信号转换为频域信号后，再从频域信号中计算对应的特征频率，然后根据确定的特征频率与轴承在各种故障下的特征频率进行对比，以确定轴承当前的故障情况。但是，传统技术需要在机械设备转速恒定或转速精确的条件下，采集轴承震动或音频的时域信号。然而，当前很少有机械设备上安装精确的转速仪，因此传统技术确定的轴承故障情况准确率较低。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统技术确定的轴承故障情况准确率较低的问题，提供一种轴承故障检测方法与计算机可读存储介质。第一方面，本申请实施例提供一种轴承故障检测方法，包括：获取多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种轴承故障检测方法，其特征在于，包括：/n获取多个待检测信号，并将每个待检测信号分为多个子段信号；所述待检测信号为时域信号；/n针对所述每个待检测信号，计算每个子段信号的频谱信息；/n将所述每个子段信号的频谱信息输入预设的机器学习网络，得到所述轴承的故障类别。/n

【技术特征摘要】
1.一种轴承故障检测方法，其特征在于，包括：
获取多个待检测信号，并将每个待检测信号分为多个子段信号；所述待检测信号为时域信号；
针对所述每个待检测信号，计算每个子段信号的频谱信息；
将所述每个子段信号的频谱信息输入预设的机器学习网络，得到所述轴承的故障类别。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每个子段信号的频谱信息，包括：
针对所述每个子段信号，将所述子段信号转换为频域信号；
根据所述子段信号对应的频域信号与所述子段信号的长度，计算所述子段信号的频谱振幅；其中，所述频谱信息包括所述频谱振幅。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述每个子段信号的频谱振幅，确定所述多个待检测信号的多振幅数组；
根据所述多振幅数组，计算所述多个待检测信号的特征向量，将所述特征向量输入所述机器学习网络，得到所述轴承的故障类别。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述每个子段信号的频谱振幅确定所述多个待检测信号的多振幅数组，包括：
根据属于同一个待检测信号的每个子段信号的频谱振幅，确定所述待检测信号的振幅数组；
根据每个待检测信号的振幅数组，确定所述多个待检测信号的多振幅数组。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个待检测信号的振幅数组，确定所述多个待检测信号...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁欣然，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31