滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备，该方法包括：获取表征滚动轴承状态信息的振动信号；自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数；根据最优变分模态分解参数，获取至少两个本征模态函数分量；从本征模态函数分量中选取最优本征模态函数，并获取最优本征模态函数的包络谱；获取振动信号的特征频率，根据特征频率对滚动轴承进行故障诊断。由此，本申请可以自适应、准确、高效地确定最优变分模态分解参数，进而从原始振动信号中充分分离出故障信息，以实现对轴承状态的准确诊断，该方法具有适应性好、故障诊断精度高、故障信息分离效果好等优点，能够对滚动轴承的早期故障进行准确地诊断。地诊断。地诊断。

【技术实现步骤摘要】
滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及滚动轴承
，尤其涉及滚动轴承的故障诊断方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]滚动轴承是机械传动系统的一种关键核心部件，广泛应用于诸多工业场景，滚动轴承的健康状态对设备的安全稳定运行具有十分重要的作用。在轴承发生故障的早期，故障信号往往混杂着其他强干扰噪声，导致故障特征微弱，提取困难，无法对故障进行准确诊断。因此，从轴承故障早期信号中准确提取故障特征是轴承早期故障准确识别的关键。
[0003]相关技术中，主要采用人工的方式，根据经验设定最优变分模态分解参数，然而，上述获取最优变分模态分解参数的方式，需要依靠人为不断尝试，无法保证参数最优，导致在信号包含较多噪声成分时无法提取有效的特征频率。
[0004]由此，如何通过自适应、准确、高效地确定最优变分模态分解参数，进而从信号中充分分离出故障信息以实现对轴承状态的准确诊断，已经成为了亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]本申请旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0006]为此，本申请的第一个目的在于提出一种滚动轴承的故障诊断方法，用于解决现有技术中存在的无法自适应、准确、高效地从振动信号中分离出故障信息，信号特征提取不准确进而导致滚动轴承的故障检测结果的准确率较低的技术问题。
[0007]为了实现上述目的，本申请第一方面实施例提供了一种滚动轴承的故障诊断方法，该方法包括：获取表征滚动轴承状态信息的振动信号；自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数；根据所述最优变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，以获取至少两个本征模态函数分量；从所述本征模态函数分量中选取最优本征模态函数，并结合包络解调分析和快速傅里叶变换，获取所述最优本征模态函数的包络谱；根据所述包络谱，获取所述振动信号的特征频率，并根据所述特征频率对所述滚动轴承进行故障诊断。
[0008]另外，根据本申请上述实施例的一种滚动轴承的故障诊断方法，还可以具有如下附加的技术特征：
[0009]根据本申请的一个实施例，所述自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数，包括：获取候选本征模态函数数量、候选惩罚因子和搜索步长，并根据所述候选本征模态函数数量、所述候选惩罚因子和所述搜索步长进行搜索，以获取候选变分模态分解参数；根据所述候选变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，并获取每个所述候选本征模态函数的峭度；根据每个所述候选本征模态函数的所述峭度，并基于峭度最大原则，获取最优本征模态函数；根据所述最优本征模态函数，获取所述最优变分模态分解参数。
[0010]根据本申请的一个实施例，所述根据候选本征模态函数数量、所述候选惩罚因子和所述搜索步长进行搜索，以获取候选变分模态分解参数，包括：对所述候选本征模态函数数量进行升序排列，以获取所述候选本征模态函数数量的排序结果；从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，对所述候选本征模态函数数量进行搜索，并根据所述搜索步长遍历所述候选惩罚因子，以获取所述候选变分模态分解参数。
[0011]根据本申请的一个实施例，所述从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，对所述候选本征模态函数数量进行搜索，并根据所述搜索步长遍历所述候选惩罚因子，以获取所述候选变分模态分解参数，包括：获取所述候选惩罚因子的排列顺序；从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，根据当前序位的所述候选本征模态函数数量和所述搜索步长，按照所述排列顺序遍历所有的所述候选惩罚因子，以获取至少一组所述当前序位的所述候选本征模态函数数量对应的候选变分模态分解参数，其中，所述候选变分模态分解参数包括所述候选本征模态函数数量和任一所述候选惩罚因子。
[0012]根据本申请的一个实施例，所述基于峭度最大原则，获取最优本征模态函数，包括：从所有的所述峭度中获取最大峭度；将所述最大峭度对应的所述候选本征模态函数作为所述最优本征模态函数。
[0013]根据本申请的一个实施例，所述方法，还包括：获取所述当前序位的所述候选本征模态函数数量对应的所述最优本征模态函数的第一稀疏测度指标；根据所述第一稀疏测度指标，判断是否停止变分模态分解，并在确定停止变分模态分解时，获取所述最优变分模态分解参数。
[0014]根据本申请的一个实施例，所述根据所述第一稀疏测度指标，判断是否停止变分模态分解，并在确定停止变分模态分解时，获取所述最优变分模态分解参数，包括：判断所述第一稀疏测度指标是否为当前最小稀疏测度指标；在确定所述第一稀疏测度指标为所述当前最小稀疏测度指标时，获取后续至少两个序位的所述候选本征模态函数数量分别对应的所述最优本征模态函数的第二稀疏测度指标；在确定每个所述第二稀疏测度指标均大于所述第一稀疏测度指标时，停止变分模态分解，并将所述第一稀疏测度指标对应的所述候选变分模态分解参数作为所述最优变分模态分解参数。
[0015]根据本申请的一个实施例，所述根据所述包络谱，获取所述振动信号的特征频率，包括：根据所述包络谱，绘制对应的波形曲线；获取所述波形曲线的波峰，并根据所述波峰，获取所述振动信号的特征频率。
[0016]为了实现上述目的，本申请第二方面实施例提供了一种滚动轴承的故障诊断装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取表征滚动轴承状态信息的振动信号；第二获取模块，用于自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数；第三获取模块，用于根据所述最优变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，以获取至少两个本征模态函数分量；第四获取模块，用于从所述本征模态函数分量中选取最优本征模态函数，并结合包络解调分析和快速傅里叶变换，获取所述最优本征模态函数的包络谱；故障诊断模块，用于根据所述包络谱，获取所述振动信号的特征频率，并根据所述特征频率对所述滚动轴承进行故障诊断。
[0017]另外，根据本申请上述实施例的一种滚动轴承的故障诊断装置，还可以具有如下附加的技术特征：
[0018]根据本申请的一个实施例，所述第二获取模块，还用于：获取候选本征模态函数数量、候选惩罚因子和搜索步长，并根据候选本征模态函数数量、所述候选惩罚因子和所述搜索步长进行搜索，以获取候选变分模态分解参数；根据所述候选变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，并获取每个所述候选本征模态函数的峭度；根据每个所述候选本征模态函数的所述峭度，并基于峭度最大原则，获取最优本征模态函数；根据所述最优本征模态函数，获取所述最优变分模态分解参数。
[0019]根据本申请的一个实施例，所述第二获取模块，还用于：对所述候选本征模态函数数量进行升序排列，以获取所述候选本征模态函数数量的排序结果；从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，对所述候选本征模态函数数量进行搜索，并根据所述搜索步长遍历所述候选惩罚因子，以获取所述候选变分模态分解参数。
[0020]根据本申请的一个实施例，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，包括：获取表征滚动轴承状态信息的振动信号；自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数；根据所述最优变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，以获取至少两个本征模态函数分量；从所述本征模态函数分量中选取最优本征模态函数，并结合包络解调分析和快速傅里叶变换，获取所述最优本征模态函数的包络谱；根据所述包络谱，获取所述振动信号的特征频率，并根据所述特征频率对所述滚动轴承进行故障诊断。2.根据权利要求1所述的滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，所述自适应确定从振动信号中充分分离出故障信息的最优变分模态分解参数，包括：获取候选本征模态函数数量、候选惩罚因子和搜索步长，并根据所述候选本征模态函数数量、所述候选惩罚因子和所述搜索步长进行搜索，以获取候选变分模态分解参数；根据所述候选变分模态分解参数，对所述振动信号进行变分模态分解，并获取每个所述候选本征模态函数的峭度；根据每个所述候选本征模态函数的所述峭度，并基于峭度最大原则，获取最优本征模态函数；根据所述最优本征模态函数，获取所述最优变分模态分解参数。3.根据权利要求2所述的滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，所述根据候选本征模态函数数量、所述候选惩罚因子和所述搜索步长进行搜索，以获取候选变分模态分解参数，包括：对所述候选本征模态函数数量进行升序排列，以获取所述候选本征模态函数数量的排序结果；从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，对所述候选本征模态函数数量进行搜索，并根据所述搜索步长遍历所述候选惩罚因子，以获取所述候选变分模态分解参数。4.根据权利要求3所述的滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，所述从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，对所述候选本征模态函数数量进行搜索，并根据所述搜索步长遍历所述候选惩罚因子，以获取所述候选变分模态分解参数，包括：获取所述候选惩罚因子的排列顺序；从所述排序结果处于首位的所述候选本征模态函数数量起，根据当前序位的所述候选本征模态函数数量和所述搜索步长，按照所述排列顺序遍历所有的所述候选惩罚因子，以获取至少一组所述当前序位的所述候选本征模态函数数量对应的候选变分模态分解参数，其中，所述候选变分模态分解参数包括所述候选本征模态函数数量和任一所述候选惩罚因子。5.根据权利要求4所述的滚动轴承的故障诊断方法，其特征在于，所述根据每个所述候选本征模态函数的...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖岳华，李然，刘波，于远征，赵康康，陈荣明，刘明亮，
申请(专利权)人：北京煤科天玛自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：