【技术实现步骤摘要】
本申请涉及脑信号数据优化处理，具体涉及一种轴承异常振动监测方法。
技术介绍
1、随着我国工业化的日渐完善，机械装置成为生产过程中必不可少的组件。其中轴承是机械设备中的一种重要零部件，用于减少机器零件之间的摩擦。轴承通常由内圈，外圈，滚动体，保持架和密封装置构成，由于其减少摩擦，承重和保护旋转支持部分的作用，被广泛应用于各种机械中。
2、轴承在运转时，会在其平衡位置附近作有规律的往复运动，异常的振动情况不仅会影响轴承的使用寿命，甚至会进一步影响机械系统的正常运行。因此对轴承的异常振动进行监测，对与机械系统的正常运行和安全均有着重要意义。现有技术中，轴承振动数据的特征较少，通常使用轴承振动的幅值来检测轴承的异常振动，但周围环境发生变化时获振动传感器出现异常也会引起振幅的变化。因此，仅仅依赖轴承振动幅值来检测轴承的异常振动的准确度不高。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种轴承异常振动监测方法，以解决现有的问题。
2、本专利技术的一种轴承异常振动监测方法采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种轴承异常振动监测方法，该方法包括以下步骤：
4、采集各周期内每个时刻的轴承在水平方向和垂直方向上的振幅信号；根据各时刻的轴承在水平方向的振幅信号获得水平周期振幅序列；
5、对水平周期振幅序列使用小波函数进行分解，将水平周期振幅序列分解为各尺度的细节系数序列；对各尺度的细节系数序列中的细节系数进行阈值处理，
6、根据异常振动置信点获得当前时刻所在周期的振动异常检测结果。
7、进一步，所述根据各时刻的轴承在水平方向的振幅信号获得水平周期振幅序列，包括：
8、将水平方向上各时刻所在周期的振幅信号所组成的序列，记为各时刻所在周期的水平周期振幅序列。
9、进一步，所述对各尺度的细节系数序列中的细节系数进行阈值处理，对阈值处理后的细节系数进行小波变换获得水平振动去噪序列，包括：
10、对于各尺度的细节系数序列中的各细节系数，当细节系数的绝对值大于或等于预设细节系数阈值时，直接将细节系数作为阈值处理后的细节系数；反之，计算细节系数的正切值，将预设去噪因子与所述正切值的乘积作为阈值处理后的细节系数；对所有所述阈值处理后的细节系数，通过小波变换中的逆变换获得各时刻所在周期的水平振动去噪序列。
11、进一步，所述根据各时刻所在周期的水平振动去噪序列中的所有元素获得各时刻所在周期的水平振动差分序列，包括：
12、将各时刻所在周期的水平振动去噪序列的一阶差分序列作为各时刻所在周期的水平振动差分序列。
13、进一步，所述根据相邻周期的水平振动去噪序列中对应元素之间的差异获得权重系数，包括：
14、将t时刻所在周期的水平振动去噪序列中的第i个振幅信号，记为第一振幅信号；将t时刻所在周期的前一个周期的水平振动去噪序列中的第i个振幅信号，记为第二振幅信号；获取第一振幅信号的绝对值与第二振幅信号的绝对值之间的最大值，计算所述最大值的相反数，获取与自然常数为底数，以所述相反数为指数的指数函数；将1与所述指数函数的计算结果之间的差值作为t时刻所在周期的水平振动去噪序列中的第i个振幅信号的权重系数。
15、进一步，所述根据相邻周期的水平振动去噪序列、水平振动差分序列以及权重系数获取连续振幅差异指数，表达式为：
16、
17、式中，表示t时刻所在周期的水平振动去噪序列的连续振幅差异指数，表示获取一个周期内振幅信号的个数，为t时刻所在周期的水平振动去噪序列中第i个振幅信号的权重系数，为自然常数，表示t时刻所在周期的水平振动差分序列中的第i个元素，表示t时刻所在周期的前一个周期的水平振动差分序列中的第i个元素，表示水平振动去噪序列中所有振幅信号的过零率，表示水平振动去噪序列中所有振幅信号的过零率。
18、进一步，所述根据各周期与其他各周期的水平振动去噪序以及连续振幅差异指数之间的差异获得振动异常特征差异，包括：
19、将任一周期记为待分析周期记为待分析周期，计算待分析周期与其他各周期之间的水平振动去噪序列之间的余弦相似度，获取1与所述余弦相似度的和值；获取所述和值与预设限制因子之间的最大值；将待分析周期的水平振动去噪序列的连续振幅差异指数与所述最大值的比值，作为待分析周期与其他各周期之间的振动异常特征差异。
20、进一步，所述根据相邻周期的振动异常特征差异之间的差异获得各周期的轴承水平异常振动置信度，包括：
21、将任一周期记为待分析周期，将待分析周期之前预设数量个周期作为待分析周期的邻域周期；获取待分析周期与所有邻域周期之间的振动异常特征差异的和值和最大值；计算所述和值与最大值的差值，记为第一差值；计算待分析周期的邻域周期的数量与1的差值，记为第二差值，将第一差值与第二差值的比值作为待分析周期的轴承水平异常振动置信度。
22、进一步，所述根据各周期的轴承水平异常振动置信度与轴承垂直异常振动置信度获取异常振动置信点，包括：
23、以轴承水平异常振动置信度为横坐标，轴承垂直异常振动置信度为纵坐标，将各周期的轴承水平异常振动置信度与轴承垂直异常振动置信度所构成的坐标点记为各周期对应的异常振动置信点。
24、进一步，所述根据异常振动置信点获得当前时刻所在周期的振动异常检测结果，包括：
25、对所有周期的异常振动置信点使用lof异常检测算法进行异常检测，获得每个异常振动置信点的lof离群因子；
26、若当前时刻所在周期对应的异常振动置信点的lof离群因子大于1时，则在当前时刻轴承的振动发生异常。
27、本专利技术至少具有如下有益效果：
28、本专利技术通过分析轴承在运转时，振动信号发生异常的情况，首先对小波变换中的阈值处理函数进行修改，对使用振动传感器采集的轴承振幅信号进行去噪，以准确地去除噪声的干扰；进一步使用水平振动去噪序列构建连续振幅差异指数，准确反映了连续轴承振幅信号间的差异，进而根据连续振幅差异指数构建振动异常特征差异，反映不同周期之间的振动异常特征的差异程度，以排除振动传感本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各时刻的轴承在水平方向的振幅信号获得水平周期振幅序列，包括：
3.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述对各尺度的细节系数序列中的细节系数进行阈值处理，对阈值处理后的细节系数进行小波变换获得水平振动去噪序列，包括：
4.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各时刻所在周期的水平振动去噪序列中的所有元素获得各时刻所在周期的水平振动差分序列，包括：
5.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据相邻周期的水平振动去噪序列中对应元素之间的差异获得权重系数，包括：
6.如权利要求5所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据相邻周期的水平振动去噪序列、水平振动差分序列以及权重系数获取连续振幅差异指数，表达式为：
7.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各周期与其他各周期的水平振动去噪
8.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据相邻周期的振动异常特征差异之间的差异获得各周期的轴承水平异常振动置信度，包括：
9.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各周期的轴承水平异常振动置信度与轴承垂直异常振动置信度获取异常振动置信点，包括：
10.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据异常振动置信点获得当前时刻所在周期的振动异常检测结果，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各时刻的轴承在水平方向的振幅信号获得水平周期振幅序列，包括：
3.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述对各尺度的细节系数序列中的细节系数进行阈值处理，对阈值处理后的细节系数进行小波变换获得水平振动去噪序列，包括：
4.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据各时刻所在周期的水平振动去噪序列中的所有元素获得各时刻所在周期的水平振动差分序列，包括：
5.如权利要求1所述的一种轴承异常振动监测方法，其特征在于，所述根据相邻周期的水平振动去噪序列中对应元素之间的差异获得权重系数，包括：
6.如权利要求5所述的一种轴承异常振...
【专利技术属性】
技术研发人员：范海峰，吕新虎，岳远望，邓军，柳建辉，马骁，
申请(专利权)人：聊城市产品质量监督检验所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。