【技术实现步骤摘要】
轴承退化过程状态监测方法、系统、设备及存储介质
本申请涉及轴承退化过程状态监测
，特别是涉及轴承退化过程状态监测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的
技术介绍
，并不必然构成现有技术。轴承是工业机械中常见的部件，在长期使用过程中，其性能会产生退化。检测轴承动态退化过程中的早期变化对于分析轴承运行状态，剩余使用寿命和潜在故障至关重要。检测轴承运行过程中从正常到异常的变化可以作为退化的开始时间，并且可以预测轴承的剩余使用寿命；一旦检测到变化，就可以根据模式分类技术在初始阶段识别出潜在的故障类型。在数据收集中已经采用了如振动、声音和温度测量等许多技术，其中，振动信号相比于其他技术手段具有响应速度快、使用范围广等优点，因此在轴承的状态监测中使用振动信号更能反映其特征。信号处理技术的进步使得原始振动数据从时域转换为频域或时频域，为用户提供多种选择，以了解轴承状态的动态行为。但是，在实际工程场景中，所收集的振动信号是复杂且不稳定的。在初期阶段振动信号的变化信息非常微弱，...
【技术保护点】
1.轴承退化过程状态监测方法，其特征是，包括：/n获取待监测轴承的振动信号；对所述振动信号进行降采样处理；/n针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；/n根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；进而得到新片段中每个分解向量对应的随时间变化的相似性得分，将所有分解分量的相似性得分进行融合得到融合后的相似性指标；/n对于待监测轴承的振动信号的新片段，基于假设检验和融合后的相似性指标，判断轴承是否开始发生退化。/n
【技术特征摘要】
1.轴承退化过程状态监测方法，其特征是，包括：
获取待监测轴承的振动信号；对所述振动信号进行降采样处理；
针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；
根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；进而得到新片段中每个分解向量对应的随时间变化的相似性得分，将所有分解分量的相似性得分进行融合得到融合后的相似性指标；
对于待监测轴承的振动信号的新片段，基于假设检验和融合后的相似性指标，判断轴承是否开始发生退化。
2.如权利要求1所述的方法，其特征是，针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；具体步骤包括：
对将采样处理后的振动信号采用非重叠滑动窗口进行分割，分割成M段，其中M为正整数；
对每个窗口内的信号进行短时傅里叶变换，得到当前信号片段对应的频域信号；
对当前信号片段对应的频域信号，计算周期图，从而得到当前信号片段对应的功率谱。
3.如权利要求1所述的方法，其特征是，根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；具体步骤包括：
针对每个时间片段对应的功率谱，将每个频率采样点作为图结构的节点，将所有频率采样点两两之间进行连线，作为图结构的加权边；
计算图结构的加权边两端节点之间的功率谱幅值差，将功率谱幅值差作为加权边的权重；将构造的图结构表达为邻接矩阵；
得到每个分解分量的图结构，由于每个时间片段包括若干个分解分量，进而得到每个时间片段对应的图模型；
将所有的图结构从分段索引重新排列到分量索引；
进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构。
4.如权利要求1所述的方法，其特征是，根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；具体步骤包括：
针对每一个分解分量，计算其与其他时间段下的同类型分解分量之间的距离；选择距离最小的对应时间段下的分解分量，作为当前分解分量的中值图。
5.如权利要求1所述的方法，其特征是，计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；具体步骤包括：
通过计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图...
【专利技术属性】
技术研发人员：卢国梁，杨少华，贺光硕，陈光远，闫鹏，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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