[发明专利]滚动轴承健康状态评价方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明公开了滚动轴承健康状态评价方法、装置、设备和存储介质，其中所述方法包括：根据实时获取的待检测滚动轴承当前的振动加速度生成当前波形时域数据；以当前波形时域数据为输入，通过预设的故障预测模型生成待检测滚动轴承的健康等级结果；本发明不再单纯的依据滚动轴承的振动烈度为健康状态的判断依据，而是根据滚动轴承的波形时域数据生成多尺度的健康指数组合作为故障预测模型的特征参数进而生成建健康状态评价准则知识库；本发明可以在不同的设备和不同的工况下均能够获得精确的预测结果，因此也就有效的提高了本发明中滚动轴承健康状态评价方法的普适应和准确性。

技术领域

本发明涉及设备维护领域，特别涉及滚动轴承健康状态评价方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

滚动轴承作为旋转机械设备中常用的零部件之一，其工作环境恶劣，容易发生故障，其性能退化是威胁旋转机械设备安全运行的重要问题。

在常见的旋转机械设备故障中，滚动轴承故障占到30％～40％，如何准确判断轴承健康状态做好预测性维修，减少或避免生产事故的发生具有重要的意义。

现有技术中，滚动轴承健康状态评价方法就是基于旋转设备表面振动测量与评价方法测量滚动轴承部位设备表面的振动烈度(mm/s)，根据GB10889规定的A、B、C、D分区域振动级别进行健康评价，其中A-B、B-C、C-D跨区域有3个固定的振动阈值。

发明人经过研究发现，现有技术中的这种滚动轴承健康状态评价方法至少存在以下缺陷：

不同设备的振动特性存在个体差异，相同振动烈度值的一批设备，某台滚动轴承健康状态评价为B级，而在另外一台设备上可能需要停机检修。因此，现有技术中的滚动轴承健康状态评价方法容易导致评价结果不够准确。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提高滚动轴承健康状态评价的普适性和准确性。

为实现上述目的，本发明公开了一种滚动轴承健康状态评价方法，其中构建健康状态评价准则知识库的步骤包括：

S11、获取建模滚动轴承全寿命周期的实验数据和/或历史数据；所述实验数据和所述历史数据包括所述建模滚动轴承振动加速度的建模时域波形数据及其对应的健康等级；所述健康等级包括正常运行、亚健康、监控运行和建议停机；

S12、确定基于聚类算法的故障预测模型的特征参数；所述特征参数的组合构成包括多尺度互相关系h1和多尺度谱距离指标h2；

S13、通过预设数据预处理步骤，根据所述实验数据和/或所述历史数据，生成所述预设故障预测模型的建模数据；

S14、对所述建模数据进行数据训练构建故障预测模型，包括：通过聚类分析，根据聚类簇心与零点距离降序划分健康等级，确定与各所述健康等级对应的簇；

S15、根据所述故障预测模型生成包括有健康等级与簇的对应关系的健康状态评价准则知识库。

优选的，在本发明中，所述通过预设数据预处理步骤，根据所述实验数据和/或所述历史数据，生成所述预设故障预测模型的建模数据，包括：

S21、分别对于每组时域波形数据，计算其各尺度的尺度互相关系数和尺度谱距离指标；

S22、对于单组时域波形数据，通过将其各尺度的尺度互相关系数进行均值计算，生成对应的多尺度互相关系数h1；通过将其各尺度的尺度谱距离指标进行均值计算，生成对应的多尺度谱距离指标h2；

S23、通过l₁趋势滤波对由h1与h2组成的曲线进行平滑滤波；