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

技术编号:37215049 阅读:15 留言:0更新日期:2023-04-20 23:03
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对比,只考虑单点数据数值的变化,并没有考虑到采样测量过程中振动数据的总体变化,不能评估生产过程中的质量,因此,有必要提供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。

技术实现思路

[0005]本专利技术的主要目的在于提供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,可以有效解决
技术介绍
目前轴承振动数据评估方法往往是单点数据的对比,只考虑单点数据数值的变化,并没有考虑到采样测量过程中振动数据的总体变化,不能评估生产过程中的质量的问题。
[0006]为实现上述目的,本专利技术采取的技术方案为: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,包括以下步骤:
[0007]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;
[0008]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;
[0009]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;
[0010]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;
[0011]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。
[0012]优选地,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

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。
[0013]优选地,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:
[0014]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;
[0015]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;
[0016]S23:计算可接受振动范围T=USL

LSL;
[0017]S24:计算健康振动均值u;
[0018]S25:计算每次振动测量均值m;
[0019]S26:计算每次振动测量标准差Std;
[0020]S27:计算振动均值偏移度Ca;
[0021]S28:计算振动数据集中度Cp;
[0022]S29:计算轴承振动统计分布指标Cpk。
[0023]优选地,所述步骤S5还包括以下步骤:
[0024]S51:使用sk

learn的数据标准化方法对时间序列的轴承一段时间内的统计分布指标Cpk进行分类;
[0025]S52:将标准化处理后的振动特征与状态标签组合成分析参数集合;
[0026]S53:选择合适的分类算法,使用支持向量机(KMeans)算法;
[0027]S54:分析参数集合中,选取训练数据集,测试数据集;
[0028]S55:使用训练数据集对模型进行训练;
[0029]S56:通过测试数据集观察模型结果,并进行调试。
[0030]优选地,所述步骤S24中的健康振动均值的公式具体如下所示:
[0031][0032]优选地,所述步骤S26中的每次测量的标准差公式具体如下所示:
[0033][0034]其中,n为振动次数。
[0035]优选地,所述步骤S27中的振动均值偏移度的公式具体如下所示:
[0036]Ca=(m

u)/(T/2);
[0037]其中,m为每次振动测量均值,u为健康振动均值,T为振动范围。
[0038]优选地,所述步骤S28中的振动数据集中度的公式具体如下所示:
[0039]Cp=T/(6*Std);
[0040]其中,T为振动范围,Std为每次测量的标准差。
[0041]优选地,所述步骤S29中的振动统计分布指标的公式具体如下所示:
[0042]Cpk=Cp*(1

|Ca|);
[0043]其中,Cp为振动数据集中度,Ca为振动均值偏移度。
[0044]与现有技术相比,本专利技术具有如下有益效果:
[0045]1.本专利技术中,为轴承运行状态的振动指标创建了单一有效的简单指标及其评价方法,这一指标内嵌了轴承的健康基准,同时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,明确的显示出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。
[0046]2.本专利技术中,在引入过程能力指标的同时,引入了轴承健康状态的指标,从而制定出了轴承健康过程能力指标。这个指标回避了轴承故障数据不足的现状,直接以健康指标为要求边界,评估轴承振动状态。
[0047]3.本专利技术中,对轴承振动数据采样窗口内的所有振动测量数据的统计评估。这个评估中包括了数据的偏离与分布的考虑,与传统的单值数据阈值对比评估相比,更全面的考虑了测量过程中的全部数据以及数据分布。
[0048]4.本专利技术中,针对轴承振动测量采样窗口内的所有数据进行统计特征进行加工,借鉴过程能力指标的概念,对轴承的振动进行评估。大大简化了轴承振动数据特征指标的数据量,同时,本指标更加准本文档来自技高网
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【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

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

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:

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