一种滚动轴承性能退化分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种滚动轴承性能退化分析方法，包括对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，得到每一采样周期的图连接矩阵；取第一个采样周期的图连接矩阵为基础图连接矩阵，并得到特征向量；使用特征向量对后续其它采样周期的图连接矩阵进行分解，且进一步分解出非对角矩阵并计算出1范数；确定基础图连接矩阵的非对角矩阵，并将基础图连接矩阵的非对角矩阵的1范数分别与所计算出的每一个非对角矩阵的1范数进行欧氏距离计算，所得各距离值分别与预设阈值对比，确定后续每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化。实施本发明专利技术，通过局部图结构的建立来获得区别初始状态的异常值，快速实现滚动轴承性能退化状态分析。

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承性能退化分析方法及装置
本专利技术涉及机械性能分析
，尤其涉及一种滚动轴承性能退化分析方法及装置。
技术介绍
滚动轴承是机电设备中最常用的关键零部件之一，其运行状态直接影响到整台机器的性能。因此，滚动轴承健康状态的鲁棒识别与旋转机械的及时状态监测，对保障机械装备安全服役、提高生产效率、增加经济效益至关重要。目前，在滚动轴承运行的全寿命周期内，通常利用信号处理方法分别从时域、频域和时频域方法提取特征，用于反映从正常状态到严重故障的退化过程。虽然许多算法在特征提取方面取得了优异的性能，但针对滚动轴承性能退化分析依然存在着较大的不足，例如计算时间长且过程复杂等。因此，有必要提出了一种滚动轴承性能退化分析方法，用于改善上述不足之处。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的技术问题在于，提供一种滚动轴承性能退化分析方法及装置，通过局部图结构的建立来获得区别于初始状态的异常值，能快速实现滚动轴承性能退化状态分析。为了解决上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种滚动轴承性能退化分析方法，所述方法包括以下步骤：S1、根据预设的数据采样频率和滚动轴承预设的旋转频率，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵；S2、取第一个采样周期对应的图连接矩阵为基础图连接矩阵，并得到基础图连接矩阵的特征向量；S3、使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解，并将分解所得的各矩阵均进一步分解出非对角矩阵，且计算出每一个非对角矩阵的1范数；S4、确定基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵，并将所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数分别与所计算出的每一个非对角矩阵的1范数进行欧氏距离计算之后，将计算所得的各距离值分别与预设阈值进行对比，且进一步根据对比结果，确定第一个采样周期后续的每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化。其中，所述步骤S1具体包括：通过公式确定滚动轴承每旋转一周的数据长度L；其中，fs为预设的数据采样频率；r为滚动轴承预设的旋转频率；以滚动轴承每旋转一周的数据长度L为单位采样周期，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并确定每一采样周期的采样点；结合每一采样周期的采样点，通过公式得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵X；其中，di,j为每一采样周期上第i个采样点和第j个采样点之间的欧几里得距离；n为每一采样周期的采样点总数。其中，在步骤S3中，所述使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解的步骤具体通过公式Yt＝ΓXtΓ'来实现；其中，Xt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵；Yt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵分解后的矩阵；Γ为所述特征向量；Γ'为所述特征向量的转置；t为采样周期序号。其中，所述步骤S4具体包括：通过公式计算得到距离值；其中，At为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数与所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数计算所得的距离值；||||1为1范数计算符号；non-diag()为非对角矩阵；Yt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵分解后的矩阵；为所述基础图连接矩阵分解后的矩阵；若计算得到的距离值At小于预设阈值，则确定第t个采样周期上的滚动轴承性能未退化；反之，若计算得到的距离值At大于等于所述预设阈值，则第t个采样周期上的滚动轴承性能已退化。其中，所述方法进一步包括：在确定滚动轴承性能已退化时，进行报警。本专利技术实施例还提供了一种滚动轴承性能退化分析装置，包括：图连接矩阵构建单元，用于根据预设的数据采样频率和滚动轴承预设的旋转频率，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵；特征向量生成单元，用于取第一个采样周期对应的图连接矩阵为基础图连接矩阵，并得到基础图连接矩阵的特征向量；图连接矩阵分解单元，用于使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解，并将分解所得的各矩阵均进一步分解出非对角矩阵，且计算出每一个非对角矩阵的1范数；退化分析单元，用于确定基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵，并将所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数分别与所计算出的每一个非对角矩阵的1范数进行欧氏距离计算之后，将计算所得的各距离值分别与预设阈值进行对比，且进一步根据对比结果，确定第一个采样周期后续的每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化。其中，所述图连接矩阵构建单元包括：采样周期设置模块，用于通过公式确定滚动轴承每旋转一周的数据长度L；其中，fs为预设的数据采样频率；r为滚动轴承预设的旋转频率；数据采样模块，用于以滚动轴承每旋转一周的数据长度L为单位采样周期，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并确定每一采样周期的采样点；图连接矩阵构建模块，用于结合每一采样周期的采样点，通过公式得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵X；其中，di,j为每一采样周期上第i个采样点和第j个采样点之间的欧几里得距离；n为每一采样周期的采样点总数。其中，所述退化分析单元包括：距离值计算模块，用于通过公式计算得到距离值；其中，At为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数与所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数计算所得的距离值；||||1为1范数计算符号；non-diag()为非对角矩阵；Yt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵分解后的矩阵；为所述基础图连接矩阵分解后的矩阵；退化分析模块，用于若计算得到的距离值At小于预设阈值，则确定第t个采样周期上的滚动轴承性能未退化；反之，若计算得到的距离值At大于等于所述预设阈值，则第t个采样周期上的滚动轴承性能已退化。其中，还包括：报警单元；其中，所述报警单元，用于在确定滚动轴承性能已退化时，进行报警。实施本专利技术实施例，具有如下有益效果：本专利技术以基础图连接矩阵的特征向量对其它采样周期图连接矩阵进行矩阵分解，并计算各分解矩阵的非对角矩阵的1范数与基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数的欧氏距离值，且进一步与预设阈值进行对比，区别出每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化，即通过局部图结构的建立来获得区别于初始状态的异常值，从而能快速实现滚动轴承性能退化状态分析。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种滚动轴承性能退化分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、根据预设的数据采样频率和滚动轴承预设的旋转频率，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵；/nS2、取第一个采样周期对应的图连接矩阵为基础图连接矩阵，并得到基础图连接矩阵的特征向量；/nS3、使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解，并将分解所得的各矩阵均进一步分解出非对角矩阵，且计算出每一个非对角矩阵的1范数；/nS4、确定基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵，并将所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数分别与所计算出的每一个非对角矩阵的1范数进行欧氏距离计算之后，将计算所得的各距离值分别与预设阈值进行对比，且进一步根据对比结果，确定第一个采样周期后续的每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化。/n

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承性能退化分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、根据预设的数据采样频率和滚动轴承预设的旋转频率，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵；
S2、取第一个采样周期对应的图连接矩阵为基础图连接矩阵，并得到基础图连接矩阵的特征向量；
S3、使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解，并将分解所得的各矩阵均进一步分解出非对角矩阵，且计算出每一个非对角矩阵的1范数；
S4、确定基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵，并将所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数分别与所计算出的每一个非对角矩阵的1范数进行欧氏距离计算之后，将计算所得的各距离值分别与预设阈值进行对比，且进一步根据对比结果，确定第一个采样周期后续的每一个采样周期上的滚动轴承性能是否退化。


2.如权利要求1所述的滚动轴承性能退化分析方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
通过公式确定滚动轴承每旋转一周的数据长度L；其中，fs为预设的数据采样频率；r为滚动轴承预设的旋转频率；
以滚动轴承每旋转一周的数据长度L为单位采样周期，对滚动轴承的运行数据进行周期性采样，并确定每一采样周期的采样点；
结合每一采样周期的采样点，通过公式得到由每一采样周期的滚动轴承运行数据分别构成的图连接矩阵X；其中，di,j为每一采样周期上第i个采样点和第j个采样点之间的欧几里得距离；n为每一采样周期的采样点总数。


3.如权利要求1所述的滚动轴承性能退化分析方法，其特征在于，在步骤S3中，所述使用所述特征向量对所述第一个采样周期后续的其它采样周期对应的图连接矩阵分别进行分解的步骤具体通过公式Yt＝ΓXtΓ'来实现；其中，
Xt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵；Yt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵分解后的矩阵；Γ为所述特征向量；Γ'为所述特征向量的转置；t为采样周期序号。


4.如权利要求1所述的滚动轴承性能退化分析方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：
通过公式计算得到距离值；其中，At为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数与所述基础图连接矩阵分解出的非对角矩阵的1范数计算所得的距离值；||||1为1范数计算符号；non-diag()为非对角矩阵；Yt为除所述第一个采样周期之外的第t个采样周期对应的图连接矩阵分解后的矩阵；为所述基础图连接矩阵分解后的矩阵；
若计算得到的距离值At小于预设阈值，则确定第t个采样周期上的滚动轴承性能未退化；反之，若计算得到的距离值At大于等于所述预设阈值，则第t个采样周期上的滚动轴承性能已退化。


5.如...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙维方，周余庆，向家伟，陈雷清，
申请(专利权)人：温州大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33