一种基于视觉的机械故障诊断方法技术

一种基于视觉的机械故障诊断方法。本发明专利技术涉及机械故障诊断领域。提出了一种基于视觉获取故障滚动轴承的振动信号，确定故障类型的一种基于视觉的机械故障诊断方法。本发明专利技术的技术方案为：按以下步骤进行诊断：1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，得到局部运动的局部幅值和局部相位；2)、根据得到的局部相位进行运动提取；3)、进行经验模态分解；4)、对固有模态函数进行计算得到相关系数；5)、绘制包络谱；6)、计算轴承故障发生的故障特征频率。本发明专利技术基于视觉的振动测量技术以低成本、灵活性好、可以进行远程测量等优点被广泛的应用，对于未来的研究与发展具有极其重要的意义。

A method of mechanical fault diagnosis based on vision

【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉的机械故障诊断方法
本专利技术涉及机械故障诊断领域，尤其涉及一种基于视觉的械故障诊断方法。
技术介绍
随着科学技术的快速发展，转动机械在现代工业中得到了越来越广泛的应用，转动机械设备在现代工业中也扮演着越来越重要的角色。滚动轴承是转动机械非常重要的一部分，并且在不同的转动机械中得到了应用。机械故障主要的原因是由于轴承故障引起的，在旋转机械设备故障中，滚动轴承故障占70％，电机故障中有80％表现为电机轴承故障。滚动轴承的失效必然导致机械装置运行的不正常，甚至引发灾难性的后果；电机驱动系统中的轴承故障会产生机械噪声并衰减产品线的质量，轴承故障严重时会导致系统停机并造成经济损失。因此，对滚动轴承的故障诊断在设备的维护中有着重要作用，对于滚动轴承的状态监测与故障诊断，尤其是在滚动轴承出现故障时，对于具体故障位置的诊断成为了机械设备故障诊断的热点与难点。现有技术中，对振动的测量通常采用加速度计进行接触式测量，测量精度相对较高，但是，当被测物体的质量较小时，由于加速度计质量的附加会影响测量结果；当测量大型物体时，表面安装大量的加速度计会耗时、耗力。而且在一些高温、高压、真空等一些危险的场合，采用加速度计进行测量就不太适合。
技术实现思路
本专利技术针对以上问题，提出了一种基于视觉获取故障滚动轴承的振动信号，从而进行分析和处理，并提取故障特征，确定故障类型的一种基于视觉的机械故障诊断方法。本专利技术的技术方案为：按以下步骤进行诊断：1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，采用Gabor滤波器进行滤波得到局部运动的局部幅值和局部相位；2)、根据得到的局部相位进行运动提取，先提取局部运动在水平方向和竖直方向的速度u,v；再通过对水平方向和竖直方向上的速度进行积分处理提取出局部运动在水平方向和竖直方向的位移；3)、基于步骤2)提取得到的位移，以位移振动信号输入，进行经验模态分解；4)、对步骤3)分解得到的固有模态函数IMF进行计算得到相关系数，并选择敏感的IMF进行叠加，得到最终叠加结果C＝Cx+Cy+Cz；5)、基于步骤4)绘制C＝Cx+Cy+Cz的包络谱；6)、计算轴承故障发生的故障特征频率，并在步骤5)得到的包络谱中进行查找，若含有故障特征频率，则说明发生了对应的故障类型。步骤1)具体为：在t0时刻，视频中图像序列的图像强度值I(x,y,t0)将二维Gabor滤波器和图像强度进行卷积处理，得到图像在时刻t0,方向为θ的频域形式：其中，A0(x,y,t0)为局部幅值，φ(x,y,t0)为局部相位，Gθ+iHθ为Gabor滤波器的复数形式，i表示虚数单位，Gabor滤波器表示为：g(x,y；λ,θ,ψ,σ,γ)＝Gθ+iHθ(2)其中，x,y表示空间位置，λ表示正弦波的波长，θ表示Gabor滤波核中平行条纹的方向，ψ表示相位偏移，σ表示高斯函数的标准偏差，γ表示空间长宽比；Gθ,Hθ为：Gabor滤波器的函数具体表示为其中，x,y表示空间位置，θ表示Gabor滤波核中平行条纹的方向，λ表示正弦波的波长，ψ表示相位偏移，γ表示空间长宽比；σ表示高斯函数的标准偏差，xθ,yθ为空间向量，表示为：最终，得到局部幅值A0(x,y,t0)和局部相位φ(x,y,t0)。步骤2)的运动提取公式为：其中，u,v分别是水平方向和竖直方向的速度，为局部相位在水平方向对x和时间t的微分，为局部相位在竖直方向对y和t的微分，最终，得到水平方向的速度u和竖直方向的速度v。步骤3)具体为：对原始信号进行EMD选频滤波，分解后得到的IMF从高频到低频排列，其中，高频成分中包含了较多的故障信息；IMF必须满足两个条件：一是整个信号时域内的极点数和零点数相等，或者最多相差一；二是在信号上任意一点，局部最大值所确定的包络线与局部最小值可确定的包络线均值为0；EMD分解过程为：3.1)、寻找原始信号xt的全部极值点，然后使用三次样条插值法连接局部极大值和极小值，获得其上下包络线，包络线包含了所有的数据。3.2)、求出上下包络线的平均值，记住m1，求出：h1＝xt-m1(7)3.3)、如果h1满足IMF的条件，则将其作为第一个IMF；若不是，则重复步骤3.1)和3.2)，直到h1变成第一个IMF，命名为C1；3.4)、将C1从原始信号中剔除，令r1＝xt-C1，重复步骤3.1)、3.2)和3.3)，直到得到第n个IMF，直至rn不能再提取出IMF为止，其中rn称之为残余函数。最终原始信号为：其中，Ci表示分解得到的若干IMF，rn(t)表示残余项。步骤4)中相关系数计算公式：其中，Cov(X,Y)为X,Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。计算每个IMF与原始位移信号的相关系数，选取相关系数最大的三个IMF进行叠加，得到需要处理的叠加信号：C＝Cx+Cy+Cz(10)其中，Cx，Cy，Cz分别为相关系数最大的三个IMF。步骤6)中恒速条件下，按以下公式计算故障轴承发生的故障特征频率：轴承外圈故障频率：轴承内圈故障特征频率：轴承滚动体故障特征频率：其中，d为滚动体直径，D为滚动体节圆直径，α为接触角,f为滚动轴承的旋转频率；其中，N为滚动轴承的转速，单位为r/min。本专利技术在本领域中率先提出以信号提取配合经验模态分解的信号处理方式，并在信号处理完毕后，选择相关系数较大，即较为敏感的IMF进行故障特征频率的查找、匹配，显著提升了故障诊断的准确度。具体来说：本专利技术对含有不同故障类型的机械轴承故障振动信号进行分析与处理，首先基于视觉测量的方法提取出这种包含故障特征信息的振动信号，然后对振动信号进行EMD(经验模态分解)得到若干IMF(固有模态函数)，通过计算IMF与原始信号的相关系数选取敏感的IMF，对选取的IMF进行叠加以增强故障特征信息，最终对叠加得到的信号进行频域分析提取故障特征频率，从而实现机械轴承的故障诊断与分类。本专利技术基于视觉的振动测量技术以低成本、灵活性好、可以进行远程测量等优点被广泛的应用，与加速度计相比，视觉测量技术不会造成质量负载效应、可以大大节省劳动力、并且适用于高温高压等危险的场合。基于视觉的振动测量技术用于故障诊断
中，对于未来的研究与发展具有极其重要的意义。附图说明图1为本专利技术的工作流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本专利技术，应理解这些实例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围，在阅读了本专利技术之后，本领域技术人员对本专利技术的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。本专利技术如图1所示，按以下步骤进行诊断：1)、以运行的机械故障本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视觉的机械故障诊断方法，其特征在于，按以下步骤进行诊断：/n1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，采用Gabor滤波器进行滤波得到局部运动的局部幅值和局部相位；/n2)、根据得到的局部相位进行运动提取，先提取局部运动在水平方向和竖直方向的速度u,v；/n再通过对水平方向和竖直方向上的速度进行积分处理提取出局部运动在水平方向和竖直方向的位移；/n3)、基于步骤2)提取得到的位移，以位移振动信号输入，进行经验模态分解；/n4)、对步骤3)分解得到的固有模态函数IMF进行计算得到相关系数，并选择敏感的IMF进行叠加，得到最终叠加结果C＝C

【技术特征摘要】
1.一种基于视觉的机械故障诊断方法，其特征在于，按以下步骤进行诊断：
1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，采用Gabor滤波器进行滤波得到局部运动的局部幅值和局部相位；
2)、根据得到的局部相位进行运动提取，先提取局部运动在水平方向和竖直方向的速度u,v；
再通过对水平方向和竖直方向上的速度进行积分处理提取出局部运动在水平方向和竖直方向的位移；
3)、基于步骤2)提取得到的位移，以位移振动信号输入，进行经验模态分解；
4)、对步骤3)分解得到的固有模态函数IMF进行计算得到相关系数，并选择敏感的IMF进行叠加，得到最终叠加结果C＝Cx+Cy+Cz；
5)、基于步骤4)绘制C＝Cx+Cy+Cz的包络谱；
6)、计算轴承故障发生的故障特征频率，并在步骤5)得到的包络谱中进行查找，若含有故障特征频率，则说明发生了对应的故障类型。


2.根据权利要求1所述的一种基于视觉的机械故障诊断方法，其特征在于，步骤1)具体为：在t0时刻，视频中图像序列的图像强度值I(x,y,t0)将二维Gabor滤波器和图像强度进行卷积处理，得到图像在时刻t0,方向为θ的频域形式：



其中，A0(x,y,t0)为局部幅值，φ(x,y,t0)为局部相位，Gθ+iHθ为Gabor滤波器的复数形式，i表示虚数单位，Gabor滤波器表示为：
g(x,y；λ,θ,ψ,σ,γ)＝Gθ+iHθ(2)
其中，x,y表示空间位置，λ表示正弦波的波长，θ表示Gabor滤波核中平行条纹的方向，ψ表示相位偏移，σ表示高斯函数的标准偏差，γ表示空间长宽比；Gθ,Hθ为：



Gabor滤波器的函数具体表示为



其中，x,y表示空间位置，θ表示Gabor滤波核中平行条纹的方向，λ表示正弦波的波长，ψ表示相位偏移，γ表示空间长宽比；σ表示高斯函数的标准偏差，xθ,yθ为空间向量，表示为：



最终，得到局部幅值A0(x,y,t0)和局部相位φ(x,y,t0)。


3.根据权利要求1所述的一种基于视觉的机械故障诊断方法，其特征在于，步骤2)的运动提取公式为：



其中，u,v分别是水平方向和竖直方向的速度，为局部相位在水平方向对x和时间t的微分，为...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭聪，刘彬，江驹，甄子洋，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32