CN113833476A - 一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 - Google Patents
一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113833476A CN113833476A CN202111160017.XA CN202111160017A CN113833476A CN 113833476 A CN113833476 A CN 113833476A CN 202111160017 A CN202111160017 A CN 202111160017A CN 113833476 A CN113833476 A CN 113833476A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- signal
- acquisition module
- time domain
- shaft end
- signal acquisition
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 56
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 115
- 230000009467 reduction Effects 0.000 claims description 31
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 30
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 23
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 18
- 238000007499 fusion processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 10
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims description 8
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 8
- 238000010219 correlation analysis Methods 0.000 claims description 7
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 5
- 238000012847 principal component analysis method Methods 0.000 claims description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 abstract description 7
- 239000000306 component Substances 0.000 description 32
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 4
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 239000000463 material Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 description 2
- 238000005299 abrasion Methods 0.000 description 1
- 238000004026 adhesive bonding Methods 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 239000012141 concentrate Substances 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 239000008358 core component Substances 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 230000036541 health Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003466 welding Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21D—SHAFTS; TUNNELS; GALLERIES; LARGE UNDERGROUND CHAMBERS
- E21D9/00—Tunnels or galleries, with or without linings; Methods or apparatus for making thereof; Layout of tunnels or galleries
- E21D9/003—Arrangement of measuring or indicating devices for use during driving of tunnels, e.g. for guiding machines
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21D—SHAFTS; TUNNELS; GALLERIES; LARGE UNDERGROUND CHAMBERS
- E21D9/00—Tunnels or galleries, with or without linings; Methods or apparatus for making thereof; Layout of tunnels or galleries
- E21D9/10—Making by using boring or cutting machines
- E21D9/11—Making by using boring or cutting machines with a rotary drilling-head cutting simultaneously the whole cross-section, i.e. full-face machines
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
-
- E—FIXED CONSTRUCTIONS
- E21—EARTH OR ROCK DRILLING; MINING
- E21F—SAFETY DEVICES, TRANSPORT, FILLING-UP, RESCUE, VENTILATION, OR DRAINING IN OR OF MINES OR TUNNELS
- E21F17/00—Methods or devices for use in mines or tunnels, not covered elsewhere
- E21F17/18—Special adaptations of signalling or alarm devices
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mining & Mineral Resources (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Geochemistry & Mineralogy (AREA)
- Geology (AREA)
- Environmental & Geological Engineering (AREA)
- Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
Abstract
本发明提供一种主轴承的状态检测***及状态检测方法,所述***包括主轴承、驱动齿轮、信号采集模块和信号处理模块,驱动齿轮用于驱动所述主轴承旋转,在驱动齿轮的两端分别安装第一轴承和第二轴承,第一轴承设置在第一轴承座内,第二轴承设置在第二轴承座内;信号采集模块包括信号转发单元、多个径向传感器和一个轴向传感器,在第一轴承座和所述第二轴承座上分别设置径向传感器,轴向传感器与驱动齿轮的驱动齿轮轴的靠近第一轴承座的轴端接触,信号转发单元分别与每个径向传感器以及轴向传感器通信连接;信号处理模块与信号转发单元通信连接。本发明实施例提供的主轴承的状态检测***及状态检测方法,提高了主轴承的状态监测的可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种主轴承的状态检测***及状态检测方法。
背景技术
主轴承是全断面掘进机的关键核心部件,其健康状态和寿命直接决定了掘进机的可靠性和施工安全性。
由于主轴承超重载、极低速和强冲击的复杂使用工况,以及大尺度(直径可达5m以上)物理特性,再加上其所处的强磁场干扰环境等因素影响,造成了主轴承在实际应用中存在故障机理不明、传感器选型安装困难、信号特征无从抉择等问题。具体而言,受主轴承超低速(最低只有1~2r/min)特性影响,常规进行故障诊断的加速度、速度等振动传感器无法识别此类超低频信息,造成了主轴承信号监测难。因此,如何有效获得主轴承的状态成为本领域需要解决的重要课题。
发明内容
针对现有技术中的问题,本发明实施例提供一种主轴承的状态检测***及状态检测方法,能够至少部分地解决现有技术中存在的问题。
第一方面,本发明提出一种主轴承的状态检测***,包括主轴承、至少一个驱动齿轮、至少一个信号采集模块和信号处理模块,其中:
每个驱动齿轮用于驱动所述主轴承旋转,在每个驱动齿轮的两端分别安装第一轴承和第二轴承,所述第一轴承设置在第一轴承座内,所述第二轴承设置在第二轴承座内;
每个信号采集模块包括信号转发单元、多个径向传感器和一个轴向传感器,在所述第一轴承座和所述第二轴承座上分别设置径向传感器,所述轴向传感器与所述驱动齿轮的驱动齿轮轴的靠近第一轴承座的轴端非接触,所述信号转发单元分别与每个径向传感器以及所述轴向传感器通信连接;其中,每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮;
所述信号处理模块与每个信号采集模块包括的信号转发单元通信连接。
进一步地,在所述第一轴承座上设置两个呈正交分布的径向传感器,并在所述第二轴承座上设置两个呈正交分布的径向传感器。
进一步地,所述轴向传感器安装在轴向传感器安装架上,所述轴向传感器安装架固定到所述第一轴承座上。
进一步地,所述轴向传感器采用非接触式的电涡流传感器,所述径向传感器采用加速度传感器或者速度传感器。
第二方面,本发明提供一种应用于上述任一实施例所述的主轴承的状态检测***的主轴承的状态检测方法,包括:
获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;
分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;
分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;
根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
第三方面,本发明提供一种主轴承的状态检测装置,包括:
获取单元,用于获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;
降噪单元,用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;
信号融合单元,用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;
确定单元,用于根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
第四方面,本发明提供一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述任一实施例所述主轴承的状态检测方法的步骤。
第五方面,本发明提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现上述任一实施例所述主轴承的状态检测方法的步骤。
本发明实施例提供的主轴承的状态检测***及状态检测方法,包括主轴承、至少一个驱动齿轮、至少一个信号采集模块和信号处理模块,每个驱动齿轮用于驱动所述主轴承旋转,在每个驱动齿轮的两端分别安装第一轴承和第二轴承,第一轴承设置在第一轴承座内,第二轴承设置在第二轴承座内,每个信号采集模块包括信号转发单元、多个径向传感器和一个轴向传感器,在第一轴承座和第二轴承座上分别设置径向传感器,轴向传感器与驱动齿轮的驱动齿轮轴的靠近第一轴承座的轴端非接触,信号转发单元分别与每个径向传感器以及轴向传感器通信连接,每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮,信号处理模块与每个信号采集模块包括的信号转发单元通信连接,能够实现对主轴承的状态监测,提高了主轴承的状态监测的可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中:
图1是本发明第一实施例提供的主轴承的状态检测***的局部结构示意图。
图2是本发明第二实施例提供的径向传感器的安装位置示意图。
图3是本发明第三实施例提供的主轴承的状态检测方法的流程示意图。
图4是本发明第四实施例提供的主轴承的状态检测方法的流程示意图。
图5是本发明第五实施例提供的主轴承的状态检测装置的结构示意图。
图6是本发明第六实施例提供的主轴承的状态检测装置的结构示意图。
图7是本发明第七实施例提供的电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,但并不作为对本发明的限定。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
为了便于理解本申请提供的技术方案,下面先对本申请技术方案的相关内容进行说明。受全断面掘进机的主轴承超低速(最低只有1~2r/min)特性影响,常规进行故障诊断的加速度、速度等振动传感器无法识别此类超低频信息,造成了主轴承信号监测困难。因此,本发明提出了一种主轴承的状态检测***及状态检测方法,通过在与主轴承啮合的驱动齿轮处合理布置多个传感器,实现主轴承的状态信息间接采集。可理解的是,本发明实施例提供的主轴承的状态检测***及状态检测方法不仅适用于全断面掘进机的主轴承,同样适用于与全断面掘进机的主轴承结构类似且主轴承由于转速低而信号监测困难的设备。
图1是本发明第一实施例提供的主轴承的状态检测***的局部结构示意图,如图1所示,本发明实施例提供的主轴承的状态检测***,包括主轴承1、至少一个驱动齿轮2、至少一个信号采集模块(图中未示出)和信号处理模块(图中未示出),其中:
每个驱动齿轮2用于驱动主轴承1旋转,在驱动齿轮2的两端分别安装第一轴承3和第二轴承4,第一轴承3设置在第一轴承座5内,第二轴承4设置在第二轴承座6内;
所述信号采集模块包括所述信号转发单元、多个径向传感器7和一个轴向传感器8,在第一轴承座5和第二轴承座6上分别设置径向传感器7,轴向传感器8与驱动齿轮2的驱动齿轮轴9的靠近第一轴承座5的轴端非接触,在安装轴向传感器8时,可以使轴向传感器8的中心线与驱动齿轮2的驱动齿轮轴9的轴线重合;所述信号转发单元分别与每个径向传感器7以及轴向传感器8通信连接;其中,每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮2;
所述信号处理模块与每个信号采集模块包括的信号转发单元通信连接。
具体地,主轴承1内圈的内侧设置齿圈,齿圈可以与主轴承一体加工或者单独加工齿圈,通过焊接或者螺栓连接的方式将单独加工的齿圈与主轴承1内圈固定相连。每个驱动齿轮2可以与齿圈啮合,每个驱动齿轮2旋转时通过齿圈带动主轴承1旋转。每个驱动齿轮2的驱动齿轮轴9上可以设置花键与减速机10配合。减速机10通过驱动齿轮轴9带动驱动齿轮2旋转。其中,当设置n(n大于等于2)个驱动齿轮2时,可以为每个驱动齿轮2配置对应的信号采集模块,也可以为其中n-1驱动齿轮2配置对应的信号采集模块,根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。
对于每个信号采集模块,所述信号采集模块包括的径向传感器7在对应的第一轴承座5上的安装位置可以位于第一轴承3的上方,所述信号采集模块包括的径向传感器7在对应的第二轴承座6上的安装位置可以位于对应的第二轴承4的上方。第一轴承座5上可以设置多个径向传感器7,第二轴承座6上可以设置多个径向传感器7,以检查不同方向的振动信号。可以在第一轴承座5和第二轴承座6上设置螺纹孔,径向传感器7采用螺纹链接的方式安装到第一轴承座5和第二轴承座6上,或者采用胶粘或磁吸的方式将径向传感器7安装到第一轴承座5和第二轴承座6上。径向传感器7的安装方式根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。其中,由于每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮2,安装驱动齿轮2的第一轴承座5、第二轴承座6、第一轴承3、第二轴承4对应一个信号采集模块。
所述信号采集模块包括的轴向传感器8可以通过轴向传感器安装架11固定到对应的第一轴承座5上。轴向传感器8与对应的驱动齿轮轴9的轴端的相距预设距离,所述预设距离根据实际情况进行设置,本发明实施例不做限定。轴向传感器安装架11的具体结构根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。轴向传感器安装架11的具体安装位置根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。
所述信号采集模块包括的每个径向传感器7与所述信号转发单元的通信方式可以采用有线方式或者无线方式,根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。轴向传感器8与所述信号转发单元的通信方式可以采用有线方式或者无线方式,根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。
径向传感器7用于检测对应的第一轴承3和第二轴承4的振动、游隙等情况,将采集获得的信息传输到所述信号转发单元,轴向传感器8用于检测对应的驱动齿轮轴9的振动情况,将采集获得的信息传输到所述信号转发单元。每个信号采集模块包括的信号转发单元可以通过有线方式或者无线方式与所述信号处理模块通信连接,所述信号转发单元将从径向传感器7和轴向传感器8接收到的信息发送给所述信号处理模块,所述信号处理模块基于接收到的信息确定主轴承的状态。其中,所述信号转发单元可以采用信号采集卡;所述信号处理模块可以采用PLC或者工控机。各个径向传感器7和轴向传感器8的采样频率相同。
本发明实施例提供的主轴承的状态检测***,包括主轴承、至少一个驱动齿轮、至少一个信号采集模块和信号处理模块,每个驱动齿轮用于驱动所述主轴承旋转,在每个驱动齿轮的两端分别安装第一轴承和第二轴承,第一轴承设置在第一轴承座内,第二轴承设置在第二轴承座内,每个信号采集模块包括信号转发单元、多个径向传感器和一个轴向传感器,在第一轴承座和第二轴承座上分别设置径向传感器,轴向传感器与驱动齿轮的驱动齿轮轴的靠近第一轴承座的轴端非接触,信号转发单元分别与每个径向传感器以及轴向传感器通信连接,每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮,信号处理模块与每个信号采集模块包括的信号转发单元通信连接,能够实现对主轴承的状态监测,提高了主轴承的状态监测的可靠性。
在上述各实施例的基础上,进一步地,在第一轴承座5上设置两个呈正交分布的径向传感器7,并在第二轴承座6上设置两个呈正交分布的径向传感器7。
如图2所示,沿第一轴承座5的圆周方向各布置两个径向传感器7,两个径向传感器7的中心线之间夹角为90°,即两个径向传感器7呈正交分布。一个径向传感器7的中心线与竖直方向的夹角为45°,另一个径向传感器7的中心线与竖直方向的夹角为-45°;一个径向传感器7的中心线与竖直方向的夹角为0°,另一个径向传感器7的中心线与竖直方向的夹角为-90°或者90°。第一轴承座6上两个径向传感器7的安装位置与第一轴承座5上两个径向传感器7的安装位置类似,此处不进行赘述。
如图1所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,轴向传感器8安装在轴向传感器安装架11上,轴向传感器安装架11固定到第一轴承座5上。轴向传感器8与轴向传感器安装架11的安装方式根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。轴向传感器安装架11与第一轴承座5的固定方式根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。
例如,在轴向传感器安装架11上设置螺纹通孔,轴向传感器8通过螺纹连接的方式固定安装。轴向传感器安装架11为一圆盘结构,在第一轴承座5上设置螺纹孔,通过螺栓连接的方式将轴向传感器安装架11固定到第一轴承座5上;或者直接将轴向传感器安装架11焊接到第一轴承座5上。
在上述各实施例的基础上,进一步地,轴向传感器8采用非接触式的电涡流传感器径向传感器7采用加速度传感器或者速度传感器。
图3是本发明第三实施例提供的主轴承的状态检测方法的流程示意图,如图3所示,本发明实施例提供的采用上述任一项所述的主轴承的状态检测***的主轴承的状态检测方法,包括:
S301、获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;
具体地,每个信号采集模块包括的每个径向传感器会周期性进行采样,然后通过信号转发单元将采集的信号传输给信号处理模块,每个信号采集模块包括的轴向传感器会周期性进行采样,然后通过信号转发单元将采集的信号传输给信号处理模块。所述信号处理模块会获取到每个信号采集模块包括的轴向传感器的时域离散信号,以及每个信号采集模块包括的每个径向传感器的时域离散信号。其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成第一轴端的时域离散信号,当所述信号采集模块对应的第一轴承座上设置多个径向传感器时,所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号;每个信号采集模块对应的第二轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成第二轴端的时域离散信号,当所述信号采集模块对应的第二轴承座上设置多个径向传感器时,所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号。每组时域离散信号来源于一个径向传感器。
S302、分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;
具体地,所述信号处理模块会对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号,如果每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号,会分别对每组时域离散信号进行降噪处理。同理,所述信号处理模块会对每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号,如果每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号,会分别对每组时域离散信号进行降噪处理。
S303、分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;
具体地,所述信号处理模块对每个信号采集模块对应第一轴端降噪后的离散时域信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应第一轴端的振动功率谱。所述信号处理模块对每个信号采集模块对应第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应第二轴端的振动功率谱。所述信号处理模块基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,可以获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱。
例如,可以根据公式Xz=2×FFT(xz(n))/N,计算获得所述轴向传感器对应的频谱,其中,Xz表示振幅,FFT表示快速傅里叶变换,xz(n)表示所述轴向传感器的时域离散信号,N表示所述轴向传感器的时域离散信号的时域离散信号的数量。
S304、根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
具体地,所述信号处理模块在获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和每个信号采集模块对应的第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块对应包括的轴向传感器对应的频谱之后,可以根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和每个信号采集模块对应的第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块对应的轴向传感器对应的频谱确定主轴承的状态。
例如,主轴承在发生异常时所述第一轴端的振动功率谱、所述第二轴端的振动功率谱以及所述轴向传感器对应的频谱的幅值通常会增大,特别是在驱动齿轮的2倍转频和3倍转频处,因此,可以设置径向2倍转频阈值和径向3倍转频阈值,以及轴向2倍转频阈值和径向3倍转频阈值。如果所述第一轴端的振动功率谱中出现大于径向2倍转频阈值和径向3倍转频阈值的幅值,说明所述主轴承很可能出现故障,可以进行预警;如果所述轴向传感器对应的频谱中出现大于轴向2倍转频阈值和径向3倍转频阈值的幅值,说明驱动齿轮的对中状态异常,所述主轴承的对中状态也可能出现异常,可以进行报警。
此外,可以通过公式fg=fr×z=r×z/60,计算主轴承和驱动齿轮的啮合频率fg,其中,fr为驱动齿轮的转频,r为驱动齿轮的转速(r/min),z为驱动齿轮的齿数。当啮合频率fg对应的振幅值大于设定阈值,可以判断出主轴承发生故障。其中,设置阈值根据实际经验进行设置,本发明实施例不做限定。
本发明实施例提供的主轴承的状态检测方法,能够获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号,分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号,分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱,并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态,实现了对主轴承的状态监测,提高了主轴承状态监测的可靠性。
图4是本发明第四实施例提供的主轴承的状态检测方法的流程示意图,如图4所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,所述分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号包括:
S401、将所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第一信号向量,并将所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第二信号向量;其中,高斯白噪声信号是随机生成的;
具体地,所述信号处理模块将所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号与高斯白噪声信号进行组合,可以获得第一信号向量。所述信号处理模块将所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号与所述高斯白噪声信号进行组合,可以获得第二信号向量。其中,所述高斯白噪声信号是随机生成的。
例如,可以随机生成m个高斯白噪声信号xnoise1(n) xnoise2(n) … xnoisem(n),每个高斯白噪声信号的方差a,均值为0。其中,方差a根据实际需要进行设置,本发明实施例不做限定。
例如,所述第一轴端的时域离散信号包括两组时域离散信号xA1(n)和xA2(n),将上述两组时域离散信号xA1(n)和xA2(n)与m个高斯白噪声信号xnoise1(n) xnoise2(n) … xnoisem(n)进行组合,获得的第一信号向量为FA(n)=[xA1(n) xA2(n) xnoise1(n) xnoise2(n) …xnoisem(n)]。
例如,所述第二轴端的时域离散信号包括两组时域离散信号xB1(n)和xB2(n),将上述两组时域离散信号xB1(n)和xB2(n)与m个高斯白噪声信号xnoise1(n) xnoise2(n) … xnoisem(n)进行组合,获得的第二信号向量为FB(n)=[xB1(n) xB2(n) xnoise1(n)x noise2(n) …xnoisem(n)]。
S402、分别对所述第一信号向量和所述第二信号向量进行噪声辅助多元经验模式分解,获得所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量;
具体地,所述信号处理模块对所述第一信号向量进行噪声辅助多元经验模式分解(Noise Assisted-Multivariate Empirical Mode Decomposition,简称NA-MEMD),可以获得所述第一信号向量对应的本征函数分量。所述信号处理模块对所述第二信号向量进行噪声辅助多元经验模式分解,可以获得所述第二信号向量对应的本征函数分量。
例如,对第一信号向量FA(n)=[xA1(n) xA2(n) xnoise1(n) xnoise2(n) … xnoisem(n)]进行噪声辅助多元经验模式分解,可以获得第一信号向量FA(n)对应的本征函数分量IMFA1和IMFA2, 和为本征模函数。
例如,对第二信号向量FB(n)=[xB1(n) xB2(n) xnoise1(n) xnoise2(n) … xnoisem(n)]进行噪声辅助多元经验模式分解,可以获得第二信号向量FB(n)对应的本征函数分量IMFB1和IMFB2, 和为本征模函数。
S403、通过主成成分分析法分别对所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量进行相关性分析,获得所述第一信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数和所述第二信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数;
具体地,所述信号处理模块会通过主成成分分析法对所述第一信号向量对应的本征函数分量进行相关性分析,可以获得所述第一信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数,并通过主成成分分析法对所述第二信号向量对应的本征函数分量进行相关性分析,可以获得所述第二信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数。
例如,所述第一信号向量FA(n)对应的本征函数分量为IMFA1和IMFA2,通过主成成分分析法对本征函数分量IMFA1进行相关性分析,可以获得各个本征模函数对应的相关系数,对于kA个本征模函数对应的相关系数分别为同理,对于本征函数分量IMFA2,可以获得kA个相关系数
例如,所述第二信号向量FB(n)对应的本征函数分量为IMFB1和IMFB2,通过主成成分分析法对本征函数分量IMFB1进行相关性分析,可以获得各个本征模函数对应的相关系数,对于kB个本征模函数对应的相关系数分别为同理,对于本征函数分量IMFA2,可以获得kB个相关系数
S404、获取相关系数大于预设值的所述第一信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号,并获取相关系数大于所述预设值的所述第二信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号。
具体地,所述信号处理模块将所述第一信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数分别与预设值进行比较,可以获得大于预设值的各个相关系数,通过大于预设值的各个相关系数对应的本征模函数进行重构,获得新的时域离散信号作为所述信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号。所述信号处理模块将所述第二信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数分别与预设值进行比较,可以获得大于所述预设值的各个相关系数,通过大于预设值的各个相关系数对应的本征模函数进行重构,获得新的时域离散信号作为所述信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号。其中,所述预设值根据实际经验进行设置,本发明实施例不做限定。
例如,对于所述第一信号向量FA(n)对应的本征函数分量IMFA1的各个相关系数将分别与预设值P进行比较,如果获得了k1个大于预设值P的相关系数,那么将这k1个相关系数对应的本征模函进行求和,获得重构后的离散时域信号XA1(n)。对于所述第一信号向量FA(n)对应的本征函数分量IMFA2的各个相关系数将分别与预设值P进行比较,如果获得了k2个大于预设值P的相关系数,那么将这k2个相关系数对应的本征模函进行求和,获得重构后的离散时域信号XA2(n)。对于包括两组时域离散信号xA1(n)和xA2(n)的第一轴端的时域离散信号,对应的第一轴端降噪后的离散时域信号为XA1(n)和XA2(n)。
例如,对于所述第二信号向量FB(n)对应的本征函数分量IMFB1的各个相关系数将分别与预设值P进行比较,如果获得了k3个大于预设值P的相关系数,那么将这k3个相关系数对应的本征模函进行求和,获得重构后的离散时域信号XB1(n)。对于所述第二信号向量FB(n)对应的本征函数分量IMFB2的各个相关系数将分别与预设值P进行比较,如果获得了k4个大于预设值P的相关系数,那么将这k4个相关系数对应的本征模函进行求和,获得重构后的离散时域信号XB2(n)。对于包括两组时域离散信号xB1(n)和xB2(n)的第二轴端的时域离散信号,对应的第二轴端降噪后的离散时域信号为XB1(n)和XB2(n)。
在上述各实施例的基础上,进一步地,所述分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱包括:
根据公式Qk=2×FFT({q(k)})/N,计算获得离散时域信号Q中的第k个信号q(k)对应的幅值Qk,FFT表示快速傅里叶变换,N表示离散时域信号Q的信号数量;
根据公式计算获得目标振动功率谱的第k个幅值,表示所述目标振动功率谱对应的第i组离散时域信号的第k个信号对应的幅值,i为正整数且i小于等于m,m表示所述目标振动功率谱对应的离散时域信号的组数,k=0,1,2,…,N/2-1;其中,所述目标振动功率谱为所述第一轴端的振动功率谱或者所述第二轴端的振动功率谱。
例如,第一轴端降噪后的离散时域信号为XA1(n)和XA2(n),对于离散时域信号为XA1(n)中的第i个信号xA1(i),通过公式Qk=2×FFT({q(k)})/N,可以计算获得 为xA1(i)对应的幅值,k1为离散时域信号的XA1(n)的信号数量;对于离散时域信号为XA2(n)中的第j个信号xA2(j),通过公式Qk=2×FFT({q(j)})/N,可以计算获得 为xA2(j)对应的幅值,k2为离散时域信号的XA2(n)的信号数量。
工程应用实践表明,主轴承损坏类型主要集中在主轴承齿圈磨损、齿根裂纹等齿圈故障,因此有效提取主轴承齿圈的状态信号是实现主轴承状态监测分析的关键。现有理论研究表明,一组相互啮合的齿轮的啮合频率相同,而啮合频率的幅值大小和频谱是反应齿轮齿圈状态、判断其是否故障的关键特征信息。同时驱动齿轮与主轴承齿圈的齿数比较大,驱动齿轮的转速远高于主轴承的转速,因此其振动信息提取较为容易,且驱动齿轮的安装结构位于驱动箱内部,可以对其进行直接测量,信号有效度高。因此,本发明通过在主驱动箱内部与主轴承内圈啮合的驱动齿轮及驱动齿轮轴处安装传感器的方法实现主轴承状态在线信息监测,达到主轴承的状态实时监控的目的。
图5是本发明第五实施例提供的主轴承的状态检测装置的结构示意图,如图5所示,本发明实施例提供的主轴承的状态检测装置包括获取单元501、降噪单元502、信号融合单元503和确定单元504,其中:
获取单元501用于获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;降噪单元502用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;信号融合单元503用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;确定单元504用于根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
具体地,每个信号采集模块包括的每个径向传感器会周期性进行采样,然后通过信号转发单元将采集的信号传输给获取单元501,每个信号采集模块包括的轴向传感器会周期性进行采样,然后通过信号转发单元将采集的信号传输给获取单元501。获取单元501会获取到每个信号采集模块包括的轴向传感器的时域离散信号,以及每个信号采集模块包括的每个径向传感器的时域离散信号。其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成第一轴端的时域离散信号,当所述信号采集模块对应的第一轴承座上设置多个径向传感器时,所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号;每个信号采集模块对应的第二轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成第二轴端的时域离散信号,当所述信号采集模块对应的第二轴承座上设置多个径向传感器时,所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号。每组时域离散信号来源于一个径向传感器。
降噪单元502会对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号,如果每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号,会分别对每组时域离散信号进行降噪处理。同理,降噪单元502会对每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号,如果每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号包括多组时域离散信号,会分别对每组时域离散信号进行降噪处理。
信号融合单元503对每个信号采集模块对应第一轴端降噪后的离散时域信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应第一轴端的振动功率谱。信号融合单元503对每个信号采集模块对应第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应第二轴端的振动功率谱。信号融合单元503基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,可以获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱。
在获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和每个信号采集模块对应的第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块对应包括的轴向传感器对应的频谱之后,确定单元504可以根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和每个信号采集模块对应的第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块对应的轴向传感器对应的频谱确定主轴承的状态。
本发明实施例提供的主轴承的状态检测装置,能够获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号,分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号,分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱,并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态,实现了对主轴承的状态监测,提高了主轴承状态监测的可靠性。
图6是本发明第六实施例提供的主轴承的状态检测装置的结构示意图,如图6所示,在上述各实施例的基础上,进一步地,降噪单元502包括组合子单元5021、分解子单元5022、获得子单元5023和重构子单元5024,其中:
组合子单元5021用于将所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第一信号向量,并将所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第二信号向量;其中,高斯白噪声信号是随机生成的;分解子单元5022用于分别对所述第一信号向量和所述第二信号向量进行噪声辅助多元经验模式分解,获得所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量;获得子单元5023用于通过主成成分分析法分别对所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量进行相关性分析,获得所述第一信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数和所述第二信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数;重构子单元5024用于获取相关系数大于预设值的所述第一信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号,并获取相关系数大于所述预设值的所述第二信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号。
在上述各实施例的基础上,进一步地,信号融合单元503具体用于:
根据公式Qk=2×FFT({q(k)})/N,计算获得离散时域信号Q中的第k个信号q(k)对应的幅值Qk,FFT表示快速傅里叶变换,N表示离散时域信号Q的信号数量;
根据公式计算获得目标振动功率谱的第k个幅值,表示所述目标振动功率谱对应的第i组离散时域信号的第k个信号对应的幅值,i为正整数且i小于等于m,m表示所述目标振动功率谱对应的离散时域信号的组数,k=0,1,2,…,N/2-1;其中,所述目标振动功率谱为所述第一轴端的振动功率谱或者所述第二轴端的振动功率谱。
本发明实施例提供的装置的实施例具体可以用于执行上述各方法实施例的处理流程,其功能在此不再赘述,可以参照上述方法实施例的详细描述。
图7是本发明一实施例提供的电子设备的实体结构示意图,如图7所示,该电子设备可以包括:处理器(processor)701、通信接口(Communications Interface)702、存储器(memory)703和通信总线704,其中,处理器701,通信接口702,存储器703通过通信总线704完成相互间的通信。处理器701可以调用存储器703中的逻辑指令,以执行如下方法:获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
此外,上述的存储器703中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本实施例公开一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
本实施例提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储计算机程序,所述计算机程序使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法,例如包括:获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一个具体实施例”、“一些实施例”、“例如”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施例而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种主轴承的状态检测***,其特征在于,包括主轴承、至少一个驱动齿轮、至少一个信号采集模块和信号处理模块,其中:
每个驱动齿轮用于驱动所述主轴承旋转,在每个驱动齿轮的两端分别安装第一轴承和第二轴承,所述第一轴承设置在第一轴承座内,所述第二轴承设置在第二轴承座内;
每个信号采集模块包括信号转发单元、多个径向传感器和一个轴向传感器,在所述第一轴承座和所述第二轴承座上分别设置径向传感器,所述轴向传感器与所述驱动齿轮的驱动齿轮轴的靠近第一轴承座的轴端非接触,所述信号转发单元分别与每个径向传感器以及所述轴向传感器通信连接;其中,每个信号采集模块唯一对应一个驱动齿轮;
所述信号处理模块与每个信号采集模块包括的信号转发单元通信连接。
2.根据权利要求1所述的主轴承的状态检测***,其特征在于,在所述第一轴承座上设置两个呈正交分布的径向传感器,并在所述第二轴承座上设置两个呈正交分布的径向传感器。
3.根据权利要求1所述的主轴承的状态检测***,其特征在于,所述轴向传感器安装在轴向传感器安装架上,所述轴向传感器安装架固定到所述第一轴承座上。
4.根据权利要求1至3任一项所述的主轴承的状态检测***,其特征在于,所述轴向传感器采用非接触式的电涡流传感器,所述径向传感器采用加速度传感器或者速度传感器。
5.一种采用如权利要求1至4任一项所述的主轴承的状态检测***的主轴承的状态检测方法,其特征在于,包括:
获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;
分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;
分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;
根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号包括:
将所述信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第一信号向量,并将所述信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号和高斯白噪声信号进行组合,获得第二信号向量;其中,高斯白噪声信号是随机生成的;
分别对所述第一信号向量和所述第二信号向量进行噪声辅助多元经验模式分解,获得所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量;
通过主成成分分析法分别对所述第一信号向量对应的本征函数分量和所述第二信号向量对应的本征函数分量进行相关性分析,获得所述第一信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数和所述第二信号向量对应的每个本征函数分量的各个相关系数;
获取相关系数大于预设值的所述第一信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号,并获取相关系数大于所述预设值的所述第二信号向量对应的各个本征模函数进行重构,获得所述信号采集模块对应的第二轴端降噪后的离散时域信号。
7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱包括:
根据公式Qk=2×FFT({q(k)})/N,计算获得离散时域信号Q中的第k个信号q(k)对应的幅值Qk,FFT表示快速傅里叶变换,N表示离散时域信号Q的信号数量;
8.一种主轴承的状态检测装置,其特征在于,包括:
获取单元,用于获取每个信号采集模块包括的轴向传感器和每个径向传感器的时域离散信号;其中,每个信号采集模块对应的第一轴承座上设置的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号,每个信号采集模块对应的第二轴承座上设中的径向传感器的时域离散信号构成每个信号采集模块对应的第二轴端的时域离散信号;
降噪单元,用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端的时域离散信号和第二轴端的时域离散信号进行降噪处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号;
信号融合单元,用于分别对每个信号采集模块对应的第一轴端降噪后的离散时域信号和第二轴端的降噪后的时域离散信号进行信号融合处理,获得每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱;并基于每个信号采集模块包括的轴向传感器的离散时域信号,获得每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱;
确定单元,用于根据每个信号采集模块对应的第一轴端的振动功率谱和第二轴端的振动功率谱以及每个信号采集模块包括的轴向传感器对应的频谱,确定主轴承的状态。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求5至7任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求5至7任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111160017.XA CN113833476B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111160017.XA CN113833476B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113833476A true CN113833476A (zh) | 2021-12-24 |
CN113833476B CN113833476B (zh) | 2024-04-12 |
Family
ID=78967950
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111160017.XA Active CN113833476B (zh) | 2021-09-30 | 2021-09-30 | 一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113833476B (zh) |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102183366A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-09-14 | 上海大学 | 滚动轴承振动测量和故障分析装置及方法 |
CN106092567A (zh) * | 2016-07-02 | 2016-11-09 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 旋转机械故障振动同步测量方法 |
CN107345857A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-11-14 | 昆明理工大学 | 一种电主轴状态监测与故障诊断***及其监测诊断方法 |
CN208621323U (zh) * | 2018-08-08 | 2019-03-19 | 国电联合动力技术有限公司 | 用于风电主轴承故障预测和寿命评估的数据采集*** |
CN109883703A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 华北电力大学 | 一种基于振动信号相干倒谱分析的风机轴承健康监测诊断方法 |
CN112033679A (zh) * | 2020-10-13 | 2020-12-04 | 济南重工集团有限公司 | 一种盾构机主轴承无损检测装置及检测方法 |
-
2021
- 2021-09-30 CN CN202111160017.XA patent/CN113833476B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102183366A (zh) * | 2011-03-08 | 2011-09-14 | 上海大学 | 滚动轴承振动测量和故障分析装置及方法 |
CN106092567A (zh) * | 2016-07-02 | 2016-11-09 | 哈尔滨工业大学深圳研究生院 | 旋转机械故障振动同步测量方法 |
CN107345857A (zh) * | 2017-06-09 | 2017-11-14 | 昆明理工大学 | 一种电主轴状态监测与故障诊断***及其监测诊断方法 |
CN208621323U (zh) * | 2018-08-08 | 2019-03-19 | 国电联合动力技术有限公司 | 用于风电主轴承故障预测和寿命评估的数据采集*** |
CN109883703A (zh) * | 2019-03-08 | 2019-06-14 | 华北电力大学 | 一种基于振动信号相干倒谱分析的风机轴承健康监测诊断方法 |
CN112033679A (zh) * | 2020-10-13 | 2020-12-04 | 济南重工集团有限公司 | 一种盾构机主轴承无损检测装置及检测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113833476B (zh) | 2024-04-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Saidi et al. | Bi-spectrum based-EMD applied to the non-stationary vibration signals for bearing faults diagnosis | |
Su et al. | Rolling element bearing faults diagnosis based on optimal Morlet wavelet filter and autocorrelation enhancement | |
Strömbergsson et al. | Bearing monitoring in the wind turbine drivetrain: A comparative study of the FFT and wavelet transforms | |
CA2875071A1 (en) | Method and system for testing operational integrity of a drilling rig | |
CN104535323A (zh) | 一种基于角域-时域-频域的机车轮对轴承故障诊断方法 | |
WO2013180723A1 (en) | Methods apparatuses for defect diagnosis in a mechanical system | |
Saidi et al. | The use of SESK as a trend parameter for localized bearing fault diagnosis in induction machines | |
EP3067683B1 (en) | Bearing state detection device and bearing state detection method | |
Elforjani et al. | Analysis of extremely modulated faulty wind turbine data using spectral kurtosis and signal intensity estimator | |
CN110174281B (zh) | 一种机电设备故障诊断方法及*** | |
Feng et al. | Spectral negentropy based sidebands and demodulation analysis for planet bearing fault diagnosis | |
US20240053225A1 (en) | Method and Apparatus for Identifying an Abnormality in Mechanical Apparatus or Mechanical Component | |
Isham et al. | A review on variational mode decomposition for rotating machinery diagnosis | |
KR102545672B1 (ko) | 기계고장 진단 방법 및 장치 | |
Teng et al. | Detection and quantization of bearing fault in direct drive wind turbine via comparative analysis | |
CN115901285A (zh) | 电驱动***的异常检测 | |
CN112115802A (zh) | 一种起重机回转机构齿轮故障诊断方法、***及存储介质 | |
JP6714844B2 (ja) | 異常診断方法 | |
Wang et al. | Early rolling bearing fault diagnosis in induction motors based on on-rotor sensing vibrations | |
CN112320599B (zh) | 一种港口起重设备健康监测方法及*** | |
CN113833476A (zh) | 一种主轴承的状态检测***及状态检测方法 | |
CN110219816A (zh) | 用于风机故障诊断的方法和*** | |
CN110411730B (zh) | 一种旋转设备故障判断方法、***和可读存储介质 | |
Boudiaf et al. | An effective method for bearing faults diagnosis | |
JP6869156B2 (ja) | 状態監視装置および状態監視方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |