[发明专利]轴承健康状态监测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取轴承的振动波形数据，并提取所述振动波形数据的幅值特征；

通过预先建立的变换矩阵对所述幅值特征进行特征重构，其中，根据健康状态的轴承特征集构造核矩阵并计算所述核矩阵的特征值和特征向量，基于所述特征值和所述特征向量生成所述变换矩阵，基于轴承运行机理及振动特征数据分布自定义核函数，通过预设的核函数及所述轴承特征集构造所述核矩阵，所述核函数为：

；

根据所述特征重构前后所述幅值特征的距离偏差和方向偏差确定轴承的健康状态，若轴承的健康状态异常，则根据所述特征重构的误差结合轴承的故障机理进行故障诊断，确定轴承的故障类型；

所述根据所述特征重构前后所述幅值特征的距离偏差和方向偏差确定轴承的健康状态包括：对所述特征重构前后的所述幅值特征进行相似度评估，获取所述特征重构前后的特征余弦距离；对所述特征余弦距离进行值域平移与尺度变换，并根据所述特征余弦距离及所述幅值特征的重构偏差绝对距离计算轴承健康状态因子；将所述轴承健康状态因子与预设阈值比较，确定轴承的健康状态，其中，所述轴承健康状态因子：

分别为所述特征重构前后的所述幅值特征，为所述特征余弦距离，为所述重构偏差绝对距离。

2.根据权利要求1所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述获取轴承的振动波形数据，并提取所述振动波形数据的幅值特征包括：

采集轴承的所述振动波形数据，并根据轴承频率与轴转速的线性关系，对所述振动波形数据进行轴转速校准；

根据轴承的故障特征频率提取所述振动波形数据中对应的所述幅值特征，其中，根据轴承部件的结构参数得到轴承的所述故障特征频率。

3.根据权利要求2所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述故障特征频率至少包括轴承内圈故障频率及其倍数、外圈故障频率及其倍数、滚动体故障频率及其倍数、保持架故障频率及其倍数。

4.根据权利要求2所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述根据轴承的故障特征频率提取所述振动波形数据中对应的所述幅值特征包括：

根据与所述故障特征频率相邻的最近谱线对应的幅值得到所述轴承故障特征频率对应的所述幅值特征。

5.根据权利要求1所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述通过预先建立的变换矩阵对所述幅值特征进行特征重构包括：

对所述幅值特征进行标准化处理；

通过KPCA的所述变换矩阵对所述幅值特征进行所述特征重构。

6.根据权利要求1所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述根据所述特征重构前后所述幅值特征的距离偏差和方向偏差确定轴承的健康状态之后还包括：

基于连续多个所述振动波形数据所监测得到轴承的健康状态以及故障类型，若其中相同故障的数据个数大于预设阈值，则触发对应的故障报警。

7.根据权利要求1至权利要求6任意一项所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述根据健康状态的轴承特征集构造核矩阵并计算所述核矩阵的特征值和特征向量包括：

对所述轴承特征集进行标准化处理；

通过预设的核函数及所述轴承特征集构造所述核矩阵；

计算所述核矩阵的所述特征值及对应的所述特征向量。

8.根据权利要求7所述的轴承健康状态监测方法，其特征在于，所述基于所述特征值和所述特征向量生成所述变换矩阵包括：

根据所述特征值的大小，选择最大的前N个所述特征值对应的所述特征向量生成所述变换矩阵：

W=PP^T

其中，P=[α₁,α₂,α₃⋯α_N]，α₁,α₂,α₃⋯α_N为所述特征向量，N为预设值。