[發明專利]一種基于頻譜的軸承故障分類方法及系統有效
| 申請號： | 202110557378.1 | 申請日： | 2021-05-21 |
| 公開（公告）號： | CN113295416B | 公開（公告）日： | 2022-04-15 |
| 發明（設計）人： | 劉育瑋;吳建軍;程玉強;楊述明;胡潤生;崔孟瑜;戚元杰;鄧凌志;石業輝 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍國防科技大學 |
| 主分類號： | G01M13/045 | 分類號： | G01M13/045;G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 國防科技大學專利服務中心 43202 | 代理人： | 劉芳 |
| 地址： | 410073 湖*** | 國省代碼： | 湖南;43 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 頻譜 軸承 故障 分類 方法 系統 | ||
1.一種基于頻譜的軸承故障分類方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、計算軸承每個狀態的振動信號的頻率頻譜；
S2、計算軸承每種狀態之間的頻率差異；
S3、計算每個狀態頻譜之間每個差異的比率K；
S4、選擇比率K大于設定值的頻率振幅的頻率；
S5、按照如下公式設置參數R，R＝R1/R2，R1為需要分析訓練集頻率的公共頻率振幅數，R2為所有的訓練集頻率的全部頻率振幅數；
S6、從每個狀態中選取公共頻率的振幅形成R個特征向量，將計算出的特征向量輸入到K鄰近值分類，K均值聚類，線性支持向量機中進行分類；
所述步驟S1的具體步驟為：
S10、以設定采樣率且在同一恒定轉速下分別對正常工況軸承、內圈故障軸承、外圈故障軸承、滾動體故障軸承的振動信號進行采樣；
S11、將得到的數據點劃分為2n個點為一個狀態樣本；
S12、將劃分好的狀態樣本進行快速傅里葉變換，得到每個狀態的頻率頻譜，正常工況軸承的振動信號的頻率頻譜由矢量normal表示、內圈故障軸承的振動信號頻率頻譜由矢量inner表示、外圈故障軸承的振動信號頻率頻譜由矢量outer表示、滾動體故障軸承的振動信號頻率頻譜由矢量rolling表示；
所述步驟S2中的計算軸承每種狀態之間的頻率差異具體為：|normal-inner|、|normal-outer|、|normal-rolling|、|inner-outer|、|inner-rolling|、|outer-rolling|。
2.根據權利要求1所述的基于頻譜的軸承故障分類方法，其特征在于，所述軸承狀態包括正常工況軸承、內圈故障軸承、外圈故障軸承和滾動體故障軸承。
3.根據權利要求1所述的基于頻譜的軸承故障分類方法，其特征在于，所述步驟S11中的2n為32768。
4.根據權利要求1所述的基于頻譜的軸承故障分類方法，其特征在于，所述步驟S3中的K＝100％*Ai/Amax，Ai是表示頻譜中第i個頻率所對應的振幅，Amax是頻譜中的最大振幅。
5.根據權利要求1所述的基于頻譜的軸承故障分類方法，其特征在于，所述步驟S4中的設定值為0.33。
6.一種實現權利要求1-5任意一項所述的基于頻譜的軸承故障分類方法的系統，其特征在于，包括：
第一計算模塊，用于計算軸承每個狀態的振動信號的頻率頻譜，軸承狀態包括正常工況軸承、內圈故障軸承、外圈故障軸承、滾動體故障軸承；
第二計算模塊，用于計算軸承每種狀態之間的頻率差異；
第三計算模塊，用于計算每個狀態頻譜之間每個差異的比率K，K＝100％*Ai/Amax，Ai是表示頻譜中第i個頻率所對應的振幅，Amax是頻譜中的最大振幅；
選擇模塊，用于選擇比率K大于設定值的頻率振幅的頻率；
設置模塊，用于按照如下公式設置參數R，R＝R1/R2，R1為需要分析訓練集頻率的公共頻率振幅數，R2為所有的訓練集頻率的全部頻率振幅數；
特征向量模塊，用于從每個狀態中選取公共頻率的振幅形成R個特征向量，將計算出的特征向量輸入到K鄰近值分類，K均值聚類，線性支持向量機中進行分類。
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