一种滚动轴承故障监测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种滚动轴承故障监测方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取滚动轴承的历史振动数据；根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行计算，得到历史峰值因子比数据；根据所述历史峰值因子比数据，确定故障预警值；通过峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数据进行处理，得到实时峰值因子比数据；当监测到所述实时峰值因子比数据大于故障预警值时，执行滚动轴承的故障预警。采用本发明专利技术实施例能够降低人为或偶然的冲击，减少滚动轴承故障误预警的情况，提高滚动轴承故障监测的准确性。轴承故障监测的准确性。轴承故障监测的准确性。

A rolling bearing fault monitoring method, device, equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承故障监测方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机械故障诊断与监测
，尤其涉及一种滚动轴承故障监测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]滚动轴承被称为“工业的关节”，在航空航天、风力发电、加工制造等诸多工业场景广泛使用，其健康状态对机械装备安全服役性能起着十分重要的作用。据相关统计，旋转机械的失效案例中，其中45％～55％是由于滚动轴承的失效而导致的，因此对轴承执行监测是很有必要的。
[0003]现有的基于有量纲指标对滚动轴承进行监测的方法，在实际运用中，由于有量纲指标对故障特征敏感，其数值会随着故障的发展而上升，极易受到负载、转速等工作条件的干扰，当系统突然受到人为或偶然冲击的时候，就会使得这时间段测量到的时域指标发生明显的变化，有可能会超出设置的预警值，导致系统出现误预警的情况。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供一种滚动轴承故障监测方法、装置、终端设备以及计算机可读存储介质，能够降低人为或偶然的冲击，减少滚动轴承故障误预警的情况，提高滚动轴承故障监测的准确性。
[0005]本专利技术实施例提供了一种滚动轴承故障监测方法，包括：
[0006]获取滚动轴承的历史振动数据；
[0007]根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到历史峰值因子比数据；其中，所述峰值因子比公式是基于振动数据t到t1时刻所有采样周期的峰值因子平均值，和t2到t3时刻所有采样周期的峰值因子平均值所构建的；t3<t2<t1<t；
[0008]根据所述历史峰值因子比数据，确定故障预警值；
[0009]通过所述峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数据进行处理，得到实时峰值因子比数据；
[0010]当监测到所述实时峰值因子比数据大于所述故障预警值时，执行滚动轴承的故障预警。
[0011]作为上述方案的改进，所述峰值因子比公式，具体为：
[0012][0013]其中，x1为第一参数，x2为第二参数，x3为第三参数，H(x1,x2,x3)为t时刻的峰值因子比，F(x1)为振动数据t到t1时刻包含的x1个采样周期的峰值因子平均值，F(x2,x3)为振动数据从t时刻偏移x2个采样周期到t2时刻后，t2到t3时刻包含的x3个采样周期的峰值因子平均值，x1+n≤x2，n≥1，x1≤x3。
[0014]作为上述方案的改进，在通过所述峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数
据进行处理之前，所述滚动轴承故障监测方法还包括：
[0015]将所述峰值因子比公式中的第一参数、第二参数和第三参数，作为动态监测指标；
[0016]迭代更新N次所述动态监测指标的数值，基于不同动态监测指标数值下的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到多组测试峰值因子比数据；其中，N为正整数；
[0017]基于所述故障预警值，确定每组所述测试峰值因子比数据对应的第一预警时间；
[0018]计算第二预警时间与每个所述第一预警时间的差值，得到每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间；其中，所述第二预警时间是基于所述历史振动数据和预设的均方根预警值确定的；
[0019]比较每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间，选取一组满足防误报预警条件的所述动态监测指标的数值，以调整所述峰值因子比公式的第一参数、第二参数和第三参数的数值。
[0020]作为上述方案的改进，所述预设的均方根预警值为4.5mm/s。
[0021]相应地，本专利技术另一实施例提供一种滚动轴承故障监测装置，包括：
[0022]数据获取模块，用于获取滚动轴承的历史振动数据；
[0023]历史数据处理模块，用于根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到历史峰值因子比数据；其中，所述峰值因子比公式是基于振动数据t到t1时刻所有采样周期的峰值因子平均值，和t2到t3时刻所有采样周期的峰值因子平均值所构建的；t3<t2<t1<t；
[0024]预警值选取模块，用于根据所述历史峰值因子比数据，确定故障预警值；
[0025]实时数据处理模块，用于通过所述峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数据进行处理，得到实时峰值因子比数据；
[0026]故障预警模块，用于当监测到所述实时峰值因子比数据大于所述故障预警值时，执行滚动轴承的故障预警。
[0027]作为上述方案的改进，在所述历史数据处理模块和所述实时数据处理模块中，所述峰值因子比公式，具体为：
[0028][0029]其中，x1为第一参数，x2为第二参数，x3为第三参数，H(x1,x2,x3)为t时刻的峰值因子比，F1(x1)为振动数据t到t1时刻包含的x1个采样周期的峰值因子平均值，F2(x2,x3)为振动数据从t时刻偏移x2个采样周期到t2时刻后，t2到t3时刻包含的x3个采样周期的峰值因子平均值，x1+n≤x2，n≥1，x1≤x3。
[0030]作为上述方案的改进，所述滚动轴承故障监测装置还包括：参数动态更新模块；
[0031]其中，所述参数动态更新模块，具体用于：
[0032]将所述峰值因子比公式中的第一参数、第二参数和第三参数，作为动态监测指标；
[0033]迭代更新N次所述动态监测指标的数值，基于不同动态监测指标数值下的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到多组测试峰值因子比数据；其中，N为正整数；
[0034]基于所述故障预警值，确定每组所述测试峰值因子比数据对应的第一预警时间；
[0035]计算第二预警时间与每个所述第一预警时间的差值，得到每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间；其中，所述第二预警时间是基于所述历史振动数据和预设的均
方根预警值确定的；
[0036]比较每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间，选取一组满足防误报预警条件的所述动态监测指标的数值，以调整所述峰值因子比公式的第一参数、第二参数和第三参数的数值。
[0037]作为上述方案的改进，所述参数动态更新模块中所述预设的均方根预警值为4.5mm/s。
[0038]本专利技术另一实施例提供一种终端设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任意一项所述的滚动轴承故障监测方法。
[0039]本专利技术另一实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如上任意一项所述的滚动轴承故障监测方法。
[0040]与现有技术相比，本专利技术实施例公开的滚动轴承故障监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，首先，获取滚动轴承的历史振动数据；其次，根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承故障监测方法，其特征在于，包括：获取滚动轴承的历史振动数据；根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到历史峰值因子比数据；其中，所述峰值因子比公式是基于振动数据t到t1时刻所有采样周期的峰值因子平均值，和t2到t3时刻所有采样周期的峰值因子平均值所构建的；t3<t2<t1<t；根据所述历史峰值因子比数据，确定故障预警值；通过所述峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数据进行处理，得到实时峰值因子比数据；当监测到所述实时峰值因子比数据大于所述故障预警值时，执行滚动轴承的故障预警。2.如权利要求1所述的滚动轴承故障监测方法，其特征在于，所述峰值因子比公式，具体为：其中，x1为第一参数，x2为第二参数，x3为第三参数，H(x1,x2,x3)为t时刻的峰值因子比，F1(x1)为振动数据t到t1时刻包含的x1个采样周期的峰值因子平均值，F2(x2,x3)为振动数据从t时刻偏移x2个采样周期到t2时刻后，t2到t3时刻包含的x3个采样周期的峰值因子平均值，x1+n≤x2，n≥1，x1≤x3。3.如权利要求2所述的滚动轴承故障监测方法，其特征在于，在通过所述峰值因子比公式对所述滚动轴承的实时振动数据进行处理之前，所述滚动轴承故障监测方法还包括：将所述峰值因子比公式中的第一参数、第二参数和第三参数，作为动态监测指标；迭代更新N次所述动态监测指标的数值，基于不同动态监测指标数值下的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到多组测试峰值因子比数据；其中，N为正整数；基于所述故障预警值，确定每组所述测试峰值因子比数据对应的第一预警时间；计算第二预警时间与每个所述第一预警时间的差值，得到每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间；其中，所述第二预警时间是基于所述历史振动数据和预设的均方根预警值确定的；比较每组所述动态监测指标数值对应的预警提前时间，选取一组满足防误报预警条件的所述动态监测指标的数值，以调整所述峰值因子比公式的第一参数、第二参数和第三参数的数值。4.如权利要求3所述的滚动轴承故障监测方法，其特征在于，所述预设的均方根预警值为4.5mm/s。5.一种滚动轴承故障监测装置，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取滚动轴承的历史振动数据；历史数据处理模块，用于根据预先建立的峰值因子比公式对所述历史振动数据进行处理，得到历史峰值因子比数据；其中，所述峰值因子比公式是基于振动数据t到t1时刻所有采样周期的峰值因子平均值，和t2到t3时刻所有...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱冠华，张清华，黄权斯，蔡业彬，荆晓远，林水泉，李祖鹏，甘梓润，
申请(专利权)人：广东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：