一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法技术

一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，包括：获取原始振动信号；获得故障特征频率，根据故障特征频率的变化量确定实际频率范围；包络谱分析：利用快速谱峭度及带通滤波法对原始振动信号进行滤波，对滤波后的振动信号进行分析得到包络谱，进而得到监测参数；改进MSET建模：建立历史记忆矩阵，利用得到的历史记忆矩阵建立MSET模型，计算实时获取的振动信号的估计向量及各监测参数的残差；故障预警：利用整体偏离程度及残差偏离程度构建相似度模型，计算历史记忆矩阵的相似度的值，并构建监测阈值，进行故障预警决策；故障诊断：对发出预警后的信号，利用残差贡献度及频率幅值贡献度构建故障贡献率模型，用于对轴承的故障部位进行诊断。障部位进行诊断。障部位进行诊断。

【技术实现步骤摘要】
一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法


[0001]本专利技术涉及一种轴承故障预警及诊断方法，更具体地涉及利用改进MSET及频谱特征判断轴承是否出现早期故障并识别故障类型的方法。

技术介绍

[0002]旋转机械设备在工业生产中占据重要地位，其长期高效稳定的运行，对保证系统整体的安全可靠运转及降低企业生产维护成本具有重要意义。滚动轴承是旋转机械的最常用也是最容易出现损坏的组成部件之一，一旦发生较大程度的故障，会导致设备乃至系统不能正常运转，进而造成严重的经济或安全问题。因此，保障滚动轴承的安全运行，对旋转机械设备及生产系统的生产效率和安全性具有重要意义。
[0003]随着机器学习的发展，以状态分类为目标的预警及诊断方法有了长足发展，如神经网络等。然而这类方法往往需要大量的故障数据预先训练模型，且参数的选择对模型精度具有较大影响。而实际加工过程往往很难得到的完整的故障数据，因此实用性较差。此外基于机器学习及数学推导得到的特征，缺乏物理含义且对信号中的早期故障反映不够敏感，预警能力较差。因此，存在着对于在早期缺乏故障数据时，能够有效地识别出轴承等设备的异常征兆，并对其故障部位做出准确识别的方法的需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术的实施方式提供了一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法。改进的多元状态估计技术(Multivariate State Estimation Technique，MSET)是一种非参数状态检测方法，通过建立正常状态空间矩阵及相似度模型，实时对比测试数据是否出现异常。而频谱特征方法，利用轴承的结构特点提取其不同部位对应特定故障特征频率处的幅值作为监测参数，不仅对早期故障信号敏感，并且可通过故障贡献率直接识别故障部位。
[0005]因此，基于轴承运行初期产生的正常状态历史数据，结合轴承的结构特点计算故障特征频率，利用快速谱峭度及包络谱分析的方法提取故障特征频率处的幅值作为监测参数。采用改进的MSET方法计算相似度及各参数残差，判断轴承运行状态是否出现异常并进行预警。在此基础上，利用各参数残差及频率幅值变化得到不同部位的故障贡献率对轴承的故障部位进行诊断具有重要的意义。基于此，本专利技术的实施方式提供了一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法。根据本专利技术的实施方式所提供的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法利用轴承故障特征频率及快速谱峭度方法提取各部位对应故障特征频率的幅值作为监测参数，利用改进MSET方法判断轴承当前状态是否出现异常。当识别出异常时进行故障预警，并利用残差贡献度及频率幅值贡献度得到不同部位的残差贡献率。在对轴承的运行状态进行监测的同时，为后续维护管理等提供相应的技术依据。
[0006]根据本专利技术的一个实施方式提供了一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预
警及诊断方法，该方法可包括以下步骤：振动信号获取，采集轴承的振动信号；获得故障特征频率，结合轴承结构特征计算各部位的故障特征频率；包络谱分析，利用快速谱峭度方法得到所采集的原始的振动信号的包络谱，并提取与各部位的故障特征频率对应的幅值作为监测参数；历史记忆矩阵构建，使用部分已知历史正常状态数据并利用聚类方法，获得轴承的正常状态空间，从而构建历史记忆矩阵；MSET建模，通过MSET方法得到实时获取的振动信号的估计向量及各监测参数的残差；故障预警，利用整体偏离程度及残差偏离程度构建相似度模型，通过比较实时相似度及阈值进行故障预警；构建监测阈值，计算历史记忆矩阵的相似度，并利用这些相似度的均值及标准差构建监测阈值；故障类型诊断，对进入预警后的信号，利用残差贡献度及频率幅值贡献度构建故障贡献率模型，用于对轴承的故障部位进行诊断。
[0007]根据本专利技术的另一个实施方式提供了一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，包括以下步骤：
[0008]步骤一：获取原始振动信号，采集轴承的原始振动信号；
[0009]步骤二：获得故障特征频率：利用轴承的尺寸参数，计算轴承的各部位的理论故障特征频率，根据故障特征频率的变化量确定实际频率范围；
[0010]步骤三：包络谱分析：利用快速谱峭度及带通滤波法对原始振动信号进行滤波，对滤波后的振动信号进行分析并得到包络谱，提取各部位实际频率范围内幅值最大处对应的频率作为实际故障特征频率，并将所述各部位的实际故障特征频率的幅值作为监测参数；
[0011]步骤四：改进MSET建模：建立历史记忆矩阵是MSET的重要步骤，采用基于聚类方法的抽样方式用于历史记忆矩阵的构建，利用得到的历史记忆矩阵建立MSET模型，并计算实时获取的振动信号的估计向量及各监测参数的残差；
[0012]步骤五：故障预警：利用整体偏离程度及残差偏离程度构建相似度模型，计算历史记忆矩阵的相似度，并利用这些相似度的均值及标准差构建监测阈值，通过比较实时振动信号的相似度及阈值进行故障预警决策；
[0013]步骤六：故障诊断：对发出预警后的信号，利用残差贡献度及频率幅值贡献度构建故障贡献率模型，用于对轴承的故障部位进行诊断。
[0014]可选地，在步骤二中所述的“理论故障特征频率”，主要是指利用轴承的尺寸参数结合相关经验公式得到轴承外圈、内圈、保持架、滚动体四个部位所对应的故障特征频率，分别记为BPFO、BPFI、FTF、BSF，及轴承的固定转频RF，用f
theory
表示理论故障特征频率，其公式如下：
[0015][0016][0017][0018][0019][0020]其中，d1为滚动体的球直径，单位mm；d2为轴承节圆直径，单位mm；n为滚动体的球数；f
r
为固定转频，单位Hz；n
r
为轴承转速，单位r/min；θ为接触角大小。
[0021]可选地，在步骤二中所述的“实际频率范围”，主要是指实际获取的振动信号中由于各种差异造成的实际值与理论值之间的小范围差异，将该频率差异设为频率变化量Δf，可以确定不同部位的实际频率变化范围。其步骤如下：
[0022]f∈[f
theory
‑
Δf,f
theory
‑
Δf][0023]式中，f表示振动信号的频率，f
theory
代表各部位的理论故障特征频率，Δf表示频率变化量。
[0024]可选地，在步骤三中所述的“快速谱峭度及带通滤波法”，主要是指一种信号滤波方法，谱峭度用于计算每根谱线的峭度值以检测原始振动信号中的非平稳成分，并确定其所在频带，以最大峭度所在谱峭度曲线对应的中心频率及带宽作为带通滤波器的滤波参数，对振动信号进行滤波处理。理想滤波器在输出频率f处计算得到的峭度值即为谱峭度。对于实际信号X(t)＝Z(t)+R(t)，其步骤如下：
[0025][0026]式中，X(t)为原始振动信号，Z(t)为原始振动信号中的故障成分，R(t)为原始振动信号中的噪声成分，K
Z
(f)为故障信号本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：获取原始振动信号，采集轴承的原始振动信号；步骤二：获得故障特征频率：利用轴承的尺寸参数，计算各部位的理论故障特征频率，根据故障特征频率的变化量确定实际频率范围；步骤三：包络谱分析：利用快速谱峭度及带通滤波法对原始振动信号进行滤波，对滤波后的振动信号进行分析并得到包络谱，提取各部位实际频率范围内频率幅值最大处对应的频率作为实际故障特征频率，并将所述各部位的实际故障特征频率的幅值作为监测参数；步骤四：改进MSET建模：建立历史记忆矩阵，采用基于聚类方法的抽样方式用于历史记忆矩阵的构建，利用得到的历史记忆矩阵建立MSET模型，并计算实时获取的振动信号的估计向量及各监测参数的残差；步骤五：故障预警：利用整体偏离程度及残差偏离程度构建相似度模型，计算历史记忆矩阵的相似度的值，并利用这些相似度的均值及标准差构建监测阈值，通过比较实时相似度与监测阈值进行故障预警决策；步骤六：故障诊断：对发出预警后的信号，利用残差贡献度及频率幅值贡献度构建故障贡献率模型，用于对轴承的故障部位进行诊断。2.根据权利要求1所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于，在所述步骤二中的理论故障特征频率，指利用轴承的尺寸参数结合相关经验公式得到轴承外圈、内圈、保持架、滚动体四个部位所对应的故障特征频率及轴承的固定转频，分别记为BPFO、BPFI、FTF、BSF、RF，用f
theory
表示理论故障特征频率，其表示如下：征频率，其表示如下：征频率，其表示如下：征频率，其表示如下：征频率，其表示如下：其中，d1为滚动体的球直径，单位mm；d2为轴承节圆直径，单位mm；n为滚动体的球数；f
r
为固定转频，单位Hz；n
r
为轴承转速，单位r/min；θ为接触角大小。3.根据权利要求2所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于在所述步骤二中的实际频率范围，指实际获取的振动信号中由于各种差异造成的实际频率范围的值与理论故障特征频率的值之间的小范围差异，将该频率差异设为频率变化量Δf，以确定不同部位的实际频率变化范围，如下：f∈[f
theory
‑
Δf,f
theory
‑
Δf]
式中，f表示振动信号的频率，f
theory
代表各部位的理论故障特征频率，Δf表示频率变化量。4.根据权利要求1所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于在所述步骤三中的利用快速谱峭度及带通滤波法对原始振动信号进行滤波，包括以下步骤：谱峭度用于计算每根谱线的峭度值以检测原始振动信号中的非平稳成分，并确定其所在频带；以最大峭度所在谱峭度曲线对应的中心频率及带宽作为带通滤波器的滤波参数，对振动信号进行滤波处理；理想滤波器在输出频率f处计算得到的峭度值即为谱峭度，对于实际振动信号X(t)＝Z(t)+R(t)，如下：式中，X(t)为原始振动信号，Z(t)为原始振动信号中的故障成分，R(t)为原始振动信号中的噪声成分，K
Z
(f)为故障信号Z(t)的谱峭度，S
R
(f)与S
Z
(f)为相应信号的功率谱密度；ρ(f)为噪信比的倒数，K
X
(f)为原始振动信号X(t)的谱峭度。5.根据权利要求4所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于在所述步骤三中的实际故障特征频率，指选取各部位的实际频率范围内频率幅值最大处对应的频率作为实际故障特征频率f
real
，f
real
如下得到：f
real
＝f(max(A
f
)),f∈[f
theory
‑
Δf,f
theory
‑
Δf]其中，f
theory
代表各部位的理论故障特征频率，Δf表示频率变化量，f表示振动信号的频率，A
f
表示频率f对应的幅值，f
real
表示某部位在其频率范围内幅值最大处对应的频率且又称实际故障特征频率。6.根据权利要求4所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于在所述步骤三中的监测参数，包括五种实际故障特征频率所对应的幅值，其中外圈、内圈、保持架、滚动体对应的频率幅值分别表示为A
BPFO
、A
BPFi
、A
FTF
、A
BSF
，固定转频所对应的频率幅值表示为A
RF
。7.根据权利要求1所述的基于改进MSET及频谱特征的轴承故障预警及诊断方法，其特征在于在所述步骤四中的MSET模型，为一种状态监测方法，通过比较实时振动信号的数据与历史记忆矩阵中的参数的误差来判断当前数据是否出现异常，其步骤如下：其中，D
ij
即为x
j
(t
i
)，用于表示监测参数x
j
在t
i
时刻的测量值，X(t
i
)为矩阵D
n
×
m
中t
i
时刻的观测向量，m表示矩阵中存在m个观测时刻，i＝1,2,...,m，n表示矩阵中的n个监测参数，j＝1,2,...,n，D
n
×
m
表示MSET的历史记忆矩阵，也可用D表示；
其中，X
O
表示某一时刻的观测向量，X
e<...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴伟，李亚洲，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：