一种旋转设备摩擦故障诊断方法、系统及可读存储介质与流程

[0001]
本发明涉及一种摩擦故障诊断方法，尤其涉及一种旋转设备摩擦故障诊断方法、系统及可读存储介质。


背景技术：

[0002]
故障诊断是指在一定的工作环境下，根据机械设备运行过程中产生的各种信息，判别设备运行状态是否正常,并判定产生故障的原因、部位以及预设设备故障状态的技术，现有的旋转设备故障诊断，在旋转设备摩擦性能的表征方面，仅仅是用来摩擦系数、磨损量等传统性能指标，并且采用均值或最大值的简单计算方法，忽视了旋转设备运行过程中摩擦性能参数动态变化，使得摩擦性能表征不够客观，在进行摩擦状态监测过程中，很少有通过摩擦接触面温度变化进行表征设备摩擦故障信息，并且在进行旋转设备监测过程中，大多是各个参数之间独立监测，无法实现信息融合，监测诊断性能较差。
[0003]
为了能够对旋转设备进行精准的故障诊断需要开发一款与其相匹配的系统进行控制，通过提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动进行旋转设备的多维度监测，并将监测数据进行融合反馈，进行实时摩擦故障的诊断，如何对旋转设备故障诊断实现精准控制，是亟待要解决的问题。


技术实现要素：

[0004]
本发明克服了现有技术的不足，提供一种旋转设备摩擦故障诊断方法、系统及可读存储介质。
[0005]
为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：一种旋转设备摩擦故障诊断方法，包括：
[0006]
采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；
[0007]
提取设备摩擦特征，建立摩擦特征参数集；
[0008]
通过多特征融合技术提取摩擦故障特征参数，得到结果信息；
[0009]
通过结果信息进行摩擦故障诊断，得到故障信息；
[0010]
根据故障信息，生成诊断报告，并发送至平台。
[0011]
在本发明的一个较佳实施例中，采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；具体包括：
[0012]
采集设备摩擦信号，通过小波变化法对摩擦信号进行降噪处理；
[0013]
提取摩擦信号产生的周期性脉冲信号，并计算脉冲信号幅值、频率；
[0014]
对摩擦信号进行固有时间尺度分解，提取旋转分量特征；
[0015]
根据摩擦信号提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动三个特征；
[0016]
利用三维空间均值聚类进行模式识别，并建立诊断模型；
[0017]
通过诊断模型进行摩擦故障诊断。
[0018]
在本发明的一个较佳实施例中，提取摩擦系数具体包括：
[0019]
获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构塑形形变参数；
[0020]
根据n时刻塑形形变参数得到摩擦接触面的n时刻摩擦系数；
[0021]
同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的摩擦系数；
[0022]
将n时间段内的n个摩擦系数进行曲线拟合，得到摩擦系数变化曲线图；
[0023]
根据摩擦系数变化曲线图，并生成摩擦故障信息。
[0024]
在本发明的一个较佳实施例中，提取磨损温升特征具体包括：
[0025]
获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构接触面温度t
1
；
[0026]
同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的接触面温度，分别记为t
1
、t
2
……
t
n
；
[0027]
将相邻时刻的接触面温度进行比较，得到温度变化速率；
[0028]
判断温度变化速率是否大于预设阈值；
[0029]
若大于，则生成故障数据。
[0030]
在本发明的一个较佳实施例中，温度变化速率表达式如下：
[0031][0032]
其中γ表示温度变化速率；λ表示修正参数；t
n
表示设备2n时刻接触面温度；t
n-1
表示设备2n-1时刻接触面温度。
[0033]
在本发明的一个较佳实施例中，还包括：
[0034]
获取设备结构参数信息，通过大数据分析，获取设备原始运行数据；
[0035]
采集设备摩擦信号，得到设备实时运行数据；
[0036]
通过设备原始运行数据与实时运行数据进行比较，得到偏差率；
[0037]
当偏差率大于预设阈值时，生成故障数据，
[0038]
通过故障数据，搭建设备故障诊断平台；
[0039]
通过设备故障诊断平台生成维修决策。
[0040]
本发明第二方面还提供了一种旋转设备摩擦故障诊断系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括旋转设备摩擦故障诊断方法程序，所述旋转设备摩擦故障诊断方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
[0041]
采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；
[0042]
提取设备摩擦特征，建立摩擦特征参数集；
[0043]
通过多特征融合技术提取摩擦故障特征参数，得到结果信息；
[0044]
通过结果信息进行摩擦故障诊断，得到故障信息；
[0045]
根据故障信息，生成诊断报告，并发送至平台。
[0046]
在本发明的一个较佳实施例中，采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；具体包括：
[0047]
采集设备摩擦信号，通过小波变化法对摩擦信号进行降噪处理；
[0048]
提取摩擦信号产生的周期性脉冲信号，并计算脉冲信号幅值、频率；
[0049]
对摩擦信号进行固有时间尺度分解，提取旋转分量特征；
[0050]
根据摩擦信号提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动三个特征；
[0051]
利用三维空间均值聚类进行模式识别，并建立诊断模型；
[0052]
通过诊断模型进行摩擦故障诊断。
[0053]
在本发明的一个较佳实施例中，提取摩擦系数具体包括：
[0054]
获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构塑形形变参数；
[0055]
根据n时刻塑形形变参数得到摩擦接触面的n时刻摩擦系数；
[0056]
同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的摩擦系数；
[0057]
将n时间段内的n个摩擦系数进行曲线拟合，得到摩擦系数变化曲线图；
[0058]
根据摩擦系数变化曲线图，并生成摩擦故障信息。
[0059]
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括旋转设备摩擦故障诊断方法程序，所述旋转设备摩擦故障诊断方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的旋转设备摩擦故障诊断方法的步骤。
[0060]
本发明解决了背景技术中存在的缺陷，本发明具备以下有益效果：
[0061]
(1)通过采集旋转设备多点摩擦信号，并对信号进行降噪处理，能够减小摩擦信号的偏差，使得采集的数据更加接近实际值，对摩擦信号进行摩擦性能表征，构建摩擦特征参数集，能够全面反映旋转设备摩擦过程中的性能变化，使得故障诊断更加精准。
[0062]
(2)通过对摩擦信号进行固有时间尺度分解，并提取旋转分量特征，通过提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动进行旋转设备的多维度监测，并将监测数据进行融合反馈，实现对摩擦信号多纬度分析，并对分析结果进行融合，剔除偏离较大的数据，提高诊断准确率。
[0063]
(3)根据不同旋转设备结构参数及塑形形变参数得到不同时刻的摩擦系数，并绘制摩擦系数变化曲线图，同时通过红外测温技术对旋转设备进行多点测温，获取摩擦温升变化率，通过多维度参数的融合进行旋转设备的故障诊断使诊断结果更加接近实际值。
附图说明
[0064]
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
[0065]
图1示出了本发明一种旋转设备摩擦故障诊断方法的流程图；
[0066]
图2示出了摩擦信号预处理方法流程图；
[0067]
图3示出了提取摩擦系数方法流程图；
[0068]
图4示出了提取磨损温升特征方法流程图；
[0069]
图5示出了生成维修决策方法流程图；；
[0070]
图6示出了一种旋转设备摩擦故障诊断系统的框图。
具体实施方式
[0071]
为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0072]
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。
[0073]
图1示出了本发明一种旋转设备摩擦故障诊断方法的流程图。
[0074]
如图1所示，本发明第一方面提供了一种旋转设备摩擦故障诊断方法，包括：
[0075]
s102，采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；
[0076]
s104，提取设备摩擦特征，建立摩擦特征参数集；
[0077]
s106，通过多特征融合技术提取摩擦故障特征参数，得到结果信息；
[0078]
s108，通过结果信息进行摩擦故障诊断，得到故障信息；
[0079]
s110，根据故障信息，生成诊断报告，并发送至平台。
[0080]
需要说明的是，通过采集旋转设备多点摩擦信号，并对信号进行降噪处理，能够减小摩擦信号的偏差，使得采集的数据更加接近实际值，对摩擦信号进行摩擦性能表征，构建摩擦特征参数集，能够全面反映旋转设备摩擦过程中的性能变化，使得故障诊断更加精准。
[0081]
如图2所示，本发明公开了摩擦信号预处理方法流程图；
[0082]
在本发明的一个较佳实施例中，采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；具体包括：
[0083]
s202，采集设备摩擦信号，通过小波变化法对摩擦信号进行降噪处理；
[0084]
s204，提取摩擦信号产生的周期性脉冲信号，并计算脉冲信号幅值、频率；
[0085]
s206，对摩擦信号进行固有时间尺度分解，提取旋转分量特征；
[0086]
s208，根据摩擦信号提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动三个特征；
[0087]
s210，利用三维空间均值聚类进行模式识别，并建立诊断模型；
[0088]
s212，通过诊断模型进行摩擦故障诊断。
[0089]
需要说明的是，通过对摩擦信号进行固有时间尺度分解，并提取旋转分量特征，通过提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动进行旋转设备的多维度监测，并将监测数据进行融合反馈，实现对摩擦信号多纬度分析，并对分析结果进行融合，剔除偏离较大的数据，提高诊断准确率。
[0090]
在设备旋转过程中磨损温升包括磨损温升时间与磨损温升大小，摩损温升时间表征参数包括最高温度时间，最高温度爬升速率，摩损温升大小表征参数包括热衰退温度、温度均值、起始温度、最大温度，通过这几种参数建立摩擦温度表征参数集，对摩擦温度进行多角度分析，分析结果比较全面。
[0091]
如图3所示，本发明公开了提取摩擦系数方法流程图；
[0092]
在本发明的一个较佳实施例中，提取摩擦系数具体包括：
[0093]
s302，获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构塑形形变参数；
[0094]
s304，根据n时刻塑形形变参数得到摩擦接触面的n时刻摩擦系数；
[0095]
s306，同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的摩擦系数；
[0096]
s308，将n时间段内的n个摩擦系数进行曲线拟合，得到摩擦系数变化曲线图；
[0097]
s310，根据摩擦系数变化曲线图，并生成摩擦故障信息。
[0098]
需要说明的是，为了更好的描述设备旋转过程中摩擦系数的稳定程度，建立稳定系数，稳定系数公式如下：
[0099][0100]
式中，χ表示稳定系数；摩擦系数均值；η
max
表示摩擦系数最大下降量。
[0101]
如图4所示，本发明公开了提取磨损温升特征方法流程图；
[0102]
在本发明的一个较佳实施例中，提取磨损温升特征具体包括：
[0103]
s402，获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构接触面温度t
1
；
[0104]
s404，同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的接触面温度，分别记为t
1
、t
2
……
t
n
；
[0105]
s406，将相邻时刻的接触面温度进行比较，得到温度变化速率；
[0106]
s408，判断温度变化速率是否大于预设阈值；
[0107]
s410，若大于，则生成故障数据。
[0108]
需要说明的是，设备旋转过程中，摩擦接触面温度不断变化，接触面温度通过整体温度均值进行表征，整体温度均值计算公式如下：
[0109][0110]
式中表示整体温度均值，单位摄氏度，λ表示修正系数；τ表示摩擦次数，t
n
表示第n次摩擦时的温度。
[0111]
需要说明的是，根据不同旋转设备结构参数及塑形形变参数得到不同时刻的摩擦系数，并绘制摩擦系数变化曲线图，同时通过红外测温技术对旋转设备进行多点测温，获取摩擦温升变化率，通过多维度参数的融合进行旋转设备的故障诊断使诊断结果更加接近实际值，摩擦温升通过三点融合测温法进行测量，通过将红外测温探头设置在旋转设备旋转轴的x、y、z三个轴方向位置处，对旋转设备的三维方向分别进行温度监测，测量的温度准确度较高。
[0112]
在本发明的一个较佳实施例中，温度变化速率表达式如下：
[0113][0114]
其中γ表示温度变化速率；λ表示修正参数；t
n
表示设备2n时刻接触面温度；t
n-1
表示设备2n-1时刻接触面温度。
[0115]
如图5所示，本发明公开了生成维修决策方法流程图；
[0116]
在本发明的一个较佳实施例中，还包括：
[0117]
s502，获取设备结构参数信息，通过大数据分析，获取设备原始运行数据；
[0118]
s504，采集设备摩擦信号，得到设备实时运行数据；
[0119]
s506，通过设备原始运行数据与实时运行数据进行比较，得到偏差率；
[0120]
s508，当偏差率大于预设阈值时，生成故障数据，
[0121]
s510，通过故障数据，搭建设备故障诊断平台；
[0122]
s512，通过设备故障诊断平台生成维修决策。
[0123]
需要说明的是，通过诊断平台确定故障的优先级，针对不同故障进行选择性的进行故障先后顺序的处理，保证旋转设备的正常运行的同时，对故障进行一一处理。
[0124]
如图6所示，本发明公开了一种旋转设备摩擦故障诊断系统框图；
[0125]
本发明第二方面还提供了一种旋转设备摩擦故障诊断系统，该系统6包括：存储器、处理器，所述存储器中包括旋转设备摩擦故障诊断方法程序，所述旋转设备摩擦故障诊断方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
[0126]
采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；
[0127]
提取设备摩擦特征，建立摩擦特征参数集；
[0128]
通过多特征融合技术提取摩擦故障特征参数，得到结果信息；
[0129]
通过结果信息进行摩擦故障诊断，得到故障信息；
[0130]
根据故障信息，生成诊断报告，并发送至平台。
[0131]
需要说明的是，通过采集旋转设备多点摩擦信号，并对信号进行降噪处理，能够减小摩擦信号的偏差，使得采集的数据更加接近实际值，对摩擦信号进行摩擦性能表征，构建摩擦特征参数集，能够全面反映旋转设备摩擦过程中的性能变化，使得故障诊断更加精准。
[0132]
在本发明的一个较佳实施例中，采集设备不同测点的摩擦信号，并对摩擦信号进行预处理；具体包括：
[0133]
采集设备摩擦信号，通过小波变化法对摩擦信号进行降噪处理；
[0134]
提取摩擦信号产生的周期性脉冲信号，并计算脉冲信号幅值、频率；
[0135]
对摩擦信号进行固有时间尺度分解，提取旋转分量特征；
[0136]
根据摩擦信号提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动三个特征；
[0137]
利用三维空间均值聚类进行模式识别，并建立诊断模型；
[0138]
通过诊断模型进行摩擦故障诊断。
[0139]
需要说明的是，通过对摩擦信号进行固有时间尺度分解，并提取旋转分量特征，通过提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动进行旋转设备的多维度监测，并将监测数据进行融合反馈，实现对摩擦信号多纬度分析，并对分析结果进行融合，剔除偏离较大的数据，提高诊断准确率。
[0140]
在设备旋转过程中磨损温升包括磨损温升时间与磨损温升大小，摩损温升时间表征参数包括最高温度时间，最高温度爬升速率，摩损温升大小表征参数包括热衰退温度、温度均值、起始温度、最大温度，通过这几种参数建立摩擦温度表征参数集，对摩擦温度进行多角度分析，分析结果比较全面。
[0141]
在本发明的一个较佳实施例中，提取摩擦系数具体包括：
[0142]
获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构塑形形变参数；
[0143]
根据n时刻塑形形变参数得到摩擦接触面的n时刻摩擦系数；
[0144]
同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的摩擦系数；
[0145]
将n时间段内的n个摩擦系数进行曲线拟合，得到摩擦系数变化曲线图；
[0146]
根据摩擦系数变化曲线图，并生成摩擦故障信息。
[0147]
需要说明的是，为了更好的描述设备旋转过程中摩擦系数的稳定程度，建立稳定系数，稳定系数公式如下：
[0148][0149]
式中，χ表示稳定系数；摩擦系数均值；η
max
表示摩擦系数最大下降量。
[0150]
在本发明的一个较佳实施例中，提取磨损温升特征具体包括：
[0151]
s402，获取n时刻设备旋转机构摩擦接触面，生成n时刻旋转机构接触面温度t
1
；
[0152]
s404，同理，获取n+1时刻、n+2时刻
……
2n时刻分别对应的接触面温度，分别记为
t
1
、t
2
……
t
n
；
[0153]
s406，将相邻时刻的接触面温度进行比较，得到温度变化速率；
[0154]
s408，判断温度变化速率是否大于预设阈值；
[0155]
s410，若大于，则生成故障数据。
[0156]
需要说明的是，设备旋转过程中，摩擦接触面温度不断变化，接触面温度通过整体温度均值进行表征，整体温度均值计算公式如下：
[0157][0158]
式中表示整体温度均值，单位摄氏度，λ表示修正系数；τ表示摩擦次数，t
n
表示第n次摩擦时的温度。
[0159]
需要说明的是，根据不同旋转设备结构参数及塑形形变参数得到不同时刻的摩擦系数，并绘制摩擦系数变化曲线图，同时通过红外测温技术对旋转设备进行多点测温，获取摩擦温升变化率，通过多维度参数的融合进行旋转设备的故障诊断使诊断结果更加接近实际值，摩擦温升通过三点融合测温法进行测量，通过将红外测温探头设置在旋转设备旋转轴的x、y、z三个轴方向位置处，对旋转设备的三维方向分别进行温度监测，测量的温度准确度较高。
[0160]
在本发明的一个较佳实施例中，温度变化速率表达式如下：
[0161][0162]
其中γ表示温度变化速率；λ表示修正参数；t
n
表示设备2n时刻接触面温度；t
n-1
表示设备2n-1时刻接触面温度。
[0163]
在本发明的一个较佳实施例中，还包括：
[0164]
s502，获取设备结构参数信息，通过大数据分析，获取设备原始运行数据；
[0165]
s504，采集设备摩擦信号，得到设备实时运行数据；
[0166]
s506，通过设备原始运行数据与实时运行数据进行比较，得到偏差率；
[0167]
s508，当偏差率大于预设阈值时，生成故障数据，
[0168]
s510，通过故障数据，搭建设备故障诊断平台；
[0169]
s512，通过设备故障诊断平台生成维修决策。
[0170]
需要说明的是，通过诊断平台确定故障的优先级，针对不同故障进行选择性的进行故障先后顺序的处理，保证旋转设备的正常运行的同时，对故障进行一一处理。
[0171]
本发明第三方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括旋转设备摩擦故障诊断方法程序，所述旋转设备摩擦故障诊断方法程序被处理器执行时，实现上述任一项所述的旋转设备摩擦故障诊断方法的步骤。
[0172]
通过采集旋转设备多点摩擦信号，并对信号进行降噪处理，能够减小摩擦信号的偏差，使得采集的数据更加接近实际值，对摩擦信号进行摩擦性能表征，构建摩擦特征参数集，能够全面反映旋转设备摩擦过程中的性能变化，使得故障诊断更加精准。
[0173]
通过对摩擦信号进行固有时间尺度分解，并提取旋转分量特征，通过提取摩擦系数、磨损温升与摩擦振动进行旋转设备的多维度监测，并将监测数据进行融合反馈，实现对
摩擦信号多纬度分析，并对分析结果进行融合，剔除偏离较大的数据，提高诊断准确率。
[0174]
根据不同旋转设备结构参数及塑形形变参数得到不同时刻的摩擦系数，并绘制摩擦系数变化曲线图，同时通过红外测温技术对旋转设备进行多点测温，获取摩擦温升变化率，通过多维度参数的融合进行旋转设备的故障诊断使诊断结果更加接近实际值。
[0175]
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
[0176]
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0177]
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
[0178]
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、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。
[0179]
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也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，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献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方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、rom、ram、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0180]
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。