一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法技术

本发明专利技术公开了一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法，涉及设备状态识别与诊断技术领域，本发明专利技术包括S1：数据准备；S2：轴承振动统计分布指标计算；S3：振动健康基准及相应的指标计算；S4：实时振动数据统计分布情况计算；S5：基于人工智能技术的轴承状态识别等五个步骤实现基于振动信号的轴承状态评估和识别的指标体系。本发明专利技术为一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法，创建了单一有效的简单指标及其评价方法，实现了对轴承实时运行状态的振动分布评价，有效、全面的对轴承振动状态变化进行了评价，显示轴承振动信号随着轴承状态变化而发生的变化，可以得到轴承处于磨合、正常、和故障等不同阶段的明确评估结论。的明确评估结论。的明确评估结论。

【技术实现步骤摘要】
一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法


[0001]本专利技术涉及设备状态识别与诊断
，特别涉及一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法。

技术介绍

[0002]轴承的预测性维护的基础是以轴承实际运行状态为基准进行的设备检修维护工作，对于轴承而言，最重要的运行状态就表征参数就是轴承的振动信号。经过传感器、数据采集、信号处理等环节对轴承振动信号加工是轴承振动状态评估与识别机基础。轴承在投入运行之后，会经历磨合、稳定运行与故障状态等若干阶段。在不同阶段中，轴承的振动数据呈现不同的特征。轴承的振动状态评估中，当前主要使用的主要评价指标体系与评估机制采用了时域分析、频域分析、时频域分析等分析方法以及相应的指标。
[0003]由于轴承振动的各种时域、频域振动指标特征数量较多，其具体表征特性不同，使用这些时域、频域特征对轴承振动状态进行综合评估的时候需要进行相应的选择和权衡，因此对于不同设备的轴承振动评价指标选取是现场工程技术人员需要面对的挑战
[0004]目前市场上，目前轴承振动数据评估方法往往是单点数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：数据准备：对于运行中的轴承通过振动传感器对轴承的振动进行测量；S2：轴承振动统计分布指标计算：创建一个过程能力指标的振动评价指标，对轴承振动状态进行总体评估；S3：振动健康基准及相应的指标计算：在轴承振动统计分布指标计算的过程中，引入轴承正常状态的上限、下限和均值作为基准值，该指标为轴承正常状态先振动分布的健康状态；S4：实时振动数据统计分布情况计算：使用轴承实际振动的事实数据，用振动健康基准指标上限、下限、均值作为基准，计算轴承实时振动统计分布指标Cpk值；S5：基于人工智能技术的轴承状态识别：使用轴承状态划分的模型对轴承运行实时振动统计分布指标进行划分，同时为每一个划分结果给出磨合、正常、故障的标签，以轴承状态特征为识别目标，对轴承的每一个状态识别出状态标签。2.根据权利要求1所述的一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法，其特征在于：所述步骤S1中对于运行的轴承，采用一定时间间隔的测量，对于设备使用每小时一次、每天一次的测量时间间隔，所述测量时间间隔取决于设备类型以及实际设备运维需求，每次测量振动数据的采样频率设置为轴承目标频率的2.56
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4倍之间，通常每次测量时间几秒钟不等，且每次测量数据不得少于125个。3.根据权利要求1所述的一种基于振动信号的轴承状态评估与识别的指标体系和方法，其特征在于：所述步骤S2中的指标为轴承振动统计分布指标，其具体计算方法如下：S21：计算可接受振动标准上限USL：选择轴承正常的运行状态数据，在轴承正常振动数据中选择测量数值的最大值作为可接受标准上限USL；S22：计算可接收振动标准下限LSL：选择轴承正常的运行状态数据，在轴承正常振动数据中选择测量数值的最小值作为可接受标准下限LSL；S23：计算可接受振动范围T＝USL
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LSL；S24：计算健康振动均值u；S25：计算每次振动测量均值m；S26：计算每次振动测量标准差Std；S27：计算振动均值偏移度Ca；S28：计算振动数据集中度Cp；S29：...

【专利技术属性】
技术研发人员：王勇，赵明，钟志成，
申请(专利权)人：瑞湖智科数据苏州有限公司，
类型：发明
国别省市：