技术特征：
1.一种滚动轴承声振信号故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：采集滚动轴承工作状态下的声信号和振信号；分别提取所述声信号中的声敏感特征和所述振信号中的振敏感特征；将所述声敏感特征输入到训练好的声故障分类器以获取声信号诊断结果，将所述振敏感特征输入到训练好的振故障分类器以获取振信号诊断结果；在保留所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果冲突信息的基础上，采用冲突比例重分配规则重新分配所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果，以获取融合诊断结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述声敏感特征通过如下方式进行选取：获得所述滚动轴承在不同故障类型和不同工况下的声信号样本；对每个所述声信号样本进行变分模态分解，以获得每个所述声信号样本的本征模态函数；对每个所述本征模态函数的进行声信号特征提取，所述信号特征包括时域特征和非线性特征；对每个所述声信号特征分别构建特征集矩阵；将每个所述特征集矩阵分别降维至二维，得到每个所述特征集矩阵的二维特征集矩阵；计算各所述二维特征集矩阵的平均轮廓系数，并根据平均轮廓系数筛选出对声故障信号敏感的特征作为声敏感特征；所述振敏感特征通过如下方式进行选取：获得所述滚动轴承在不同故障类型和不同工况下的振信号样本；对每个所述振信号样本进行变分模态分解，以获得每个所述振信号样本的本征模态函数；对每个所述本征模态函数的进行振信号特征提取，所述信号特征包括时域特征和非线性特征；对每个所述振信号特征分别构建特征集矩阵；将每个所述特征集矩阵分别降维至二维，得到每个所述特征集矩阵的二维特征集矩阵；计算各所述二维特征集矩阵的平均轮廓系数，并根据平均轮廓系数筛选出对振故障信号敏感的特征作为振敏感特征。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将全部所述特征集矩阵分别降维至二维，得到二维特征集矩阵的步骤包括，采用t分布随机邻近嵌入方法将全部所述特征集矩阵分别降维至二维，得到二维特征集矩阵。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述声敏感特征包括近似熵、样本熵、模糊熵、平均值、方差、峰值、峭度、均方根、裕度因子、脉冲系数和形状系数中的一个或者多个的组合。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述振敏感特征类型包括李氏指数、近似熵、样本熵、模糊熵、平均值、方差、峰值、峭度、均方根、波峰因子、裕度因子、脉冲系数和形状系数中的一个或者多个的组合。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对所述声敏感特征和所述
振敏感特征进行故障诊断，分别得出声信号诊断结果和振信号诊断结果的步骤，包括：获得所述滚动轴承在不同故障类型和不同工况下的声信号样本和振信号样本；分别提取每个所述声信号样本的声敏感特征以构建声信号数据集，分别提取每个所述振信号样本的振敏感特征以构建振信号数据集；分别利用所述声信号数据集和所述振信号数据集对所述声故障分类器及所述振故障分类器进行训练。7.根据权利要求2至6任一项所述的方法，其特征在于，所述故障类型包括正常轴承、外圈单点故障、内圈单点故障、滚子单点故障、外圈滚子复合故障、内圈滚子复合故障、外圈多点故障、内圈多点故障和滚子多点故障中的一个或多个的组合。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在保留所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果冲突信息的基础上，采用冲突比例重分配规则重新分配所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果，得出融合诊断结果的步骤，包括：将所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果分别作为证据体，建立广义辨识框架；根据所述广义辨识框架内的焦元，通过交和并运算，以得到超幂集；根据所述广义辨识框架和所述超幂集，以获取所述广义辨识框架上的信度分配函数；基于dsmt融合规则，根据所述信度分配函数，得出融合诊断结果信度分配函数。9.一种滚动轴承声振信号故障诊断系统，其特征在于，所述系统包括：信号采集模块，用以采集滚动轴承工作状态下的声信号和振信号；敏感特征分离模块，用以分别提取所述声信号中的声敏感特征和所述振信号中的振敏感特征；初步诊断模块，用以将所述声敏感特征输入到训练好的声故障分类器以获取声信号诊断结果，将所述振敏感特征输入到训练好的振故障分类器以获取振信号诊断结果；融合决策模块，用以在保留所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果冲突信息的基础上，采用冲突比例重分配规则重新分配所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果，以获取融合诊断结果。10.一种滚动轴承声振信号故障诊断设备，其特征在于，所述设备包括：测试机，用于装载滚动轴承；隔声罩，包裹所述测试机；声音传感器，用于采集滚动轴承工作状态下的声信号；振动传感器，用于采集滚动轴承工作状态下的振信号；处理单元，用于接收所述声信号和所述振信号，并进行以下处理：分别提取所述声信号中的声敏感特征和所述振信号中的振敏感特征；将所述声敏感特征输入到训练好的声故障分类器以获取声信号诊断结果，将所述振敏感特征输入到训练好的振故障分类器以获取振信号诊断结果；在保留所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果冲突信息的基础上，采用冲突比例重分配规则重新分配所述声信号诊断结果和所述振信号诊断结果，以获取融合诊断结果。
技术总结
本发明公开一种滚动轴承声振信号故障诊断方法、系统及设备，涉及滚动轴承故障诊断分类领域。方法包括：采集滚动轴承工作状态下的声信号和振信号；分别提取声敏感特征和振敏感特征；将声敏感特征输入到训练好的声故障分类器以获取声信号诊断结果，将振敏感特征输入到训练好的振故障分类器以获取振信号诊断结果；在保留声信号诊断结果和振信号诊断结果冲突信息的基础上，采用冲突比例重分配规则重新分配声信号诊断结果和振信号诊断结果，以获取融合诊断结果。本发明能够有效剔除滚动轴承复杂故障混合域特征集中的干扰特征，选择出声敏感特征和振敏感特征，并且解决了单一振信号或声信号难以全面反映滚动轴承的真实运行状态的问题。问题。问题。
技术研发人员：陈剑 程明
受保护的技术使用者：合肥工业大学
技术研发日：2022.01.26
技术公布日：2022/4/12