[发明专利]轴承退化过程状态监测方法、系统、设备及存储介质

说明书

本申请公开了轴承退化过程状态监测方法及系统，包括：获取待监测轴承的振动信号；对所述振动信号进行降采样处理；针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；进而得到新片段中每个分解向量对应的随时间变化的相似性得分，将所有分解分量的相似性得分进行融合得到融合后的相似性指标；对于待监测轴承的振动信号的新片段，基于假设检验和融合后的相似性指标，判断轴承是否开始发生退化。

技术领域

本申请涉及轴承退化过程状态监测技术领域，特别是涉及轴承退化过程状态监测方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提到了与本申请相关的背景技术，并不必然构成现有技术。

轴承是工业机械中常见的部件，在长期使用过程中，其性能会产生退化。检测轴承动态退化过程中的早期变化对于分析轴承运行状态，剩余使用寿命和潜在故障至关重要。检测轴承运行过程中从正常到异常的变化可以作为退化的开始时间，并且可以预测轴承的剩余使用寿命；一旦检测到变化，就可以根据模式分类技术在初始阶段识别出潜在的故障类型。

在数据收集中已经采用了如振动、声音和温度测量等许多技术，其中，振动信号相比于其他技术手段具有响应速度快、使用范围广等优点，因此在轴承的状态监测中使用振动信号更能反映其特征。信号处理技术的进步使得原始振动数据从时域转换为频域或时频域，为用户提供多种选择，以了解轴承状态的动态行为。

但是，在实际工程场景中，所收集的振动信号是复杂且不稳定的。在初期阶段振动信号的变化信息非常微弱，这种弱信息往往被强环境噪声淹没，给状态识别带来很大困难。因此需要进行适当的建模以提取可表征轴承健康状况的基本信息。

发明内容

为了解决现有技术的不足，本申请提供了轴承退化过程状态监测方法、系统、设备及存储介质；该方法可以考虑振动信号的多尺度特性，能够更精确地感知轴承的动态健康状况，并且具有周期性和连续性，能够在线检测轴承的健康状况，提高检测效率

第一方面，本申请提供了轴承退化过程状态监测方法；

轴承退化过程状态监测方法，包括：

获取待监测轴承的振动信号；对所述振动信号进行降采样处理；

针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；

根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；进而得到新片段中每个分解向量对应的随时间变化的相似性得分，将所有分解分量的相似性得分进行融合得到融合后的相似性指标；

对于待监测轴承的振动信号的新片段，基于假设检验和融合后的相似性指标，判断轴承是否开始发生退化。

第二方面，本申请提供了轴承退化过程状态监测系统；

轴承退化过程状态监测系统，包括：

获取模块，其被配置为：获取待监测轴承的振动信号；对所述振动信号进行降采样处理；

图结构构造模块，其被配置为：针对降采样处理后的振动信号，进行层次分解；根据层次分解的结果构造每个分解分量的图结构；进而得到每个分解分量在所有时间段下的图结构；

相似性计算模块，其被配置为：根据每个分解分量在所有时间段下的图结构，计算每个分解分量的中值图；计算新片段中每个分解分量的图结构与对应分量的中值图的相似性得分；进而得到新片段中每个分解向量对应的随时间变化的相似性得分，将所有分解分量的相似性得分进行融合得到融合后的相似性指标；