本申请提供了一种旋转机械的故障确定方法、装置及电子设备，旋转机械的故障确定方法包括：根据局部特征尺度分解算法，对振动信号进行信号分解，确定不同振动方向上的振动信号对应的多个内禀尺度分量信号；对不同振动方向对应的最优内禀尺度分量信号进行全矢谱信息融合，确定待检测旋转机械对应的全矢内禀尺度分量信号；针对全矢内禀尺度分量信号进行包络谱分析得到待检测旋转机械的轴承故障特征信息，并基于轴承故障特征信息确定待检测旋转机械是否故障。本申请实现了对多个振动方向上的多个内禀尺度分量信号的筛选，在降低故障漏判或误判的可能性的同时，简化了后期对振动信号的分析流程，提高了分析效率和判断待检测旋转机械故障方式的准确率。机械故障方式的准确率。机械故障方式的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种旋转机械的故障确定方法、装置及电子设备
[0001]本申请涉及机械故障检测
，尤其是涉及一种旋转机械的故障确定方法、装置及电子设备。
技术介绍
[0002]随着科技的进步，越来越多的旋转机械开始在特定的应用场景中被广泛的应用，因此，对于旋转机械的故障检测就显得尤为的重要。
[0003]然而，旋转机械的故障振动信号大部分是非线性和非平稳信号，而此时，传统的时域分析和频域分析方法会不可避免的有一定的局限性，由于旋转机械同一截面不同方向测得的振动信号存在差异性，因此，传统采集的故障振动信号并检测旋转机械故障方式的准确率较低，容易造成故障的漏判或误判，且分析方式较复杂，导致分析效率较低。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种旋转机械的故障确定方法、装置及电子设备，实现了对多个振动方向上的多个内禀尺度分量信号的筛选，在降低了故障漏判或误判的可能性的同时，简化了后期对振动信号的分析流程，提高了分析效率和判断待检测旋转机械故障方式的准确率。
[0005]本申请实施例提供了一种旋转机械的故障确定方法，所述旋转机械的故障确定方法包括：
[0006]获取待检测旋转机械在不同振动方向上的振动信号，其中，不同振动方向用于表征相互垂直的两个振动方向；
[0007]根据局部特征尺度分解算法，对所述振动信号进行信号分解，确定不同振动方向上的所述振动信号对应的多个内禀尺度分量信号；
[0008]基于各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的相关系数和峭度值，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号；
[0009]对不同振动方向对应的最优内禀尺度分量信号进行全矢谱信息融合，确定所述待检测旋转机械对应的全矢内禀尺度分量信号；
[0010]针对所述全矢内禀尺度分量信号进行包络谱分析得到所述待检测旋转机械的轴承故障特征信息，并基于所述轴承故障特征信息确定所述待检测旋转机械是否故障。
[0011]进一步的，基于各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的相关系数和峭度值，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号，包括：
[0012]根据各个内禀尺度分量信号与对应的振动信号之间的相关系数，确定每个振动方向对应的第一最大内禀尺度分量信号；
[0013]根据各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的峭度值，确定每个所述振动方向对应的第二最大内禀尺度分量信号；
[0014]针对每个所述振动方向上的所述第一最大内禀尺度分量信号和所述第二最大内
禀尺度分量信号进行数据重组，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号。
[0015]进一步的，所述针对每个所述振动方向上的所述第一最大内禀尺度分量信号和所述第二最大内禀尺度分量信号进行数据重组，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号，包括：
[0016]针对每个振动方向上的第一最大内禀尺度分量信号和第二最大内禀尺度分量信号进行预设加权规则的数据加权重组，确定每个所述振动方向对应的目标内禀尺度分量信号；
[0017]针对每个所述振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个所述振动方向对应的目标内禀尺度分量信号。
[0018]进一步的，所述针对每个所述振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个所述振动方向对应的目标内禀尺度分量信号，包括：
[0019]基于预设谱峭度分析算法，对每个振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行谱峭度分析，确定谱峭度最大的所述目标内禀尺度分量信号的频率段为中心频带；
[0020]根据所述中心频带对应的中心带宽和所述中心频带对应的中心频率，对每个所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个振动方向对应的目标内禀尺度分量信号。
[0021]进一步的，所述基于预设谱峭度分析算法，对每个振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行谱峭度分析，确定谱峭度最大的所述目标内禀尺度分量信号的频率段为中心频带，包括：
[0022]针对每个振动方向对应的目标内禀尺度分量信号按照频率进行图表绘制，确定每个振动方向上所述目标内禀尺度分量信号对应的谱峭度图；
[0023]根据预设谱峭度分析算法，对所述谱峭度图进行频率分析，确定谱峭度最大的所述目标内禀尺度分量信号的频率段为中心频带。
[0024]进一步的，所述轴承故障特征信息包括轴承故障类型和轴承故障频率，所述基于所述轴承故障特征信息确定所述待检测旋转机械是否故障，包括：
[0025]将待检测旋转机械的所述轴承故障特征信息中的轴承故障频率与预设故障频率进行对比，确定所述待检测旋转机械是否故障；
[0026]若存在故障，且所述轴承故障频率在预设故障频率的预设阈值范围内，则确定所述待检测旋转机械存在与所述轴承故障特征信息对应的所述轴承故障类型的机械故障。
[0027]进一步的，在所述将待检测旋转机械的所述轴承故障特征信息中的轴承故障频率与预设故障频率进行对比，确定所述待检测旋转机械是否故障之后，所述旋转机械的故障确定方法还包括：
[0028]若所述轴承故障频率不在预设故障频率的预设阈值范围内，则确定所述待检测旋转机械不存在与所述轴承故障特征信息对应的所述轴承故障类型的机械故障。
[0029]本申请实施例还提供了一种旋转机械的故障确定装置，所述旋转机械的故障确定装置包括：
[0030]获取模块，用于获取待检测旋转机械在不同振动方向上的振动信号，其中，不同振动方向用于表征相互垂直的两个振动方向；
[0031]第一确定模块，用于根据局部特征尺度分解算法，对所述振动信号进行信号分解，确定不同振动方向上的所述振动信号对应的多个内禀尺度分量信号；
[0032]第二确定模块，用于基于各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的相关系数和峭度值，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号；
[0033]第三确定模块，用于对不同振动方向对应的最优内禀尺度分量信号进行全矢谱信息融合，确定所述待检测旋转机械对应的全矢内禀尺度分量信号；
[0034]判断模块，用于针对所述全矢内禀尺度分量信号进行包络谱分析得到所述待检测旋转机械的轴承故障特征信息，并基于所述轴承故障特征信息确定所述待检测旋转机械是否故障。
[0035]本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如上述的旋转机械的故障确定方法的步骤。
[0036]本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如上述的旋转机械的故障确定方法的步骤。
[0037]本申请实施例提供的旋转机械的故障确定方法、装置及电子设备，与现有技术中的故障检测方法相比，本申请提供的实施例通过本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种旋转机械的故障确定方法，其特征在于，所述旋转机械的故障确定方法包括：获取待检测旋转机械在不同振动方向上的振动信号，其中，不同振动方向用于表征相互垂直的两个振动方向；根据局部特征尺度分解算法，对所述振动信号进行信号分解，确定不同振动方向上的所述振动信号对应的多个内禀尺度分量信号；基于各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的相关系数和峭度值，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号；对不同振动方向对应的最优内禀尺度分量信号进行全矢谱信息融合，确定所述待检测旋转机械对应的全矢内禀尺度分量信号；针对所述全矢内禀尺度分量信号进行包络谱分析得到所述待检测旋转机械的轴承故障特征信息，并基于所述轴承故障特征信息确定所述待检测旋转机械是否故障。2.根据权利要求1所述的旋转机械的故障确定方法，其特征在于，基于各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的相关系数和峭度值，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号，包括：根据各个内禀尺度分量信号与对应的振动信号之间的相关系数，确定每个振动方向对应的第一最大内禀尺度分量信号；根据各个所述内禀尺度分量信号与对应的所述振动信号之间的峭度值，确定每个所述振动方向对应的第二最大内禀尺度分量信号；针对每个所述振动方向上的所述第一最大内禀尺度分量信号和所述第二最大内禀尺度分量信号进行数据重组，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号。3.根据权利要求2所述的旋转机械的故障确定方法，其特征在于，所述针对每个所述振动方向上的所述第一最大内禀尺度分量信号和所述第二最大内禀尺度分量信号进行数据重组，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号，包括：针对每个振动方向上的第一最大内禀尺度分量信号和第二最大内禀尺度分量信号进行预设加权规则的数据加权重组，确定每个所述振动方向对应的目标内禀尺度分量信号；针对每个所述振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号。4.根据权利要求3所述的旋转机械的故障确定方法，其特征在于，所述针对每个所述振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个所述振动方向对应的最优内禀尺度分量信号，包括：基于预设谱峭度分析算法，对每个振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行谱峭度分析，确定谱峭度最大的所述目标内禀尺度分量信号的频率段为中心频带；根据所述中心频带对应的中心带宽和所述中心频带对应的中心频率，对每个所述目标内禀尺度分量信号进行滤波处理，确定每个振动方向对应的最优内禀尺度分量信号。5.根据权利要求4所述的旋转机械的故障确定方法，其特征在于，所述基于预设谱峭度分析算法，对每个振动方向对应的所述目标内禀尺度分量信号进行谱峭度分析，确定谱峭度最大的所述目标内禀尺...
【专利技术属性】
技术研发人员：管腾飞，李志胜，徐文博，徐颖杰，刘世军，侯耐，赵洪锋，
申请(专利权)人：郑州机械研究所有限公司，
类型：发明
国别省市：
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