轴承状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本申请涉及工业装备、领域，特别是涉及一种轴承状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、轴承作为一种应用十分广泛的基础零部件，在许多工业设备的运行过程中起着支撑机械旋转的作用，因此，轴承的可靠性对保障工业设备的安全平稳运行至关重要，轴承的可靠性分析和预测也是工业装备技术领域的关注重点。

2、现有技术中，可通过大量试验及故障数据的训练隐马尔科夫模型，进而，根据隐马尔科夫模型对轴承进行未来时间段的可靠性预测，然而，对许多新兴的工业领域(如大型风电机组)，轴承运行的试验和故障数据较少，因此，在根据隐马尔科夫模型无法准确地对轴承进行未来时间段的可靠性预测。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确地对轴承进行可靠性分析和预测的轴承状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质。

2、第一方面，本申请提供了一种轴承状态预测方法。该方法包括：

3、确定待检测轴承的使用周期，以及确定待检测轴承在使用周期的参考特征值；

4、根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；

5、根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；

6、采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

7、在其中一个实施例中，采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

8、根据目标特征变化函数，确定退化趋势函数；

9、根据退化趋势函数对隐马尔科夫模型进行模型更新，得到隐马尔科夫退化模型；

10、采用隐马尔科夫退化模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

11、在其中一个实施例中，采用隐马尔科夫退化模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

12、确定待检测轴承在未来时间段的初始运行状态，其中，初始运行状态指的是待检测轴承在未来时间段的前一时间段对应的运行状态；

13、根据初始运行状态和隐马尔科夫退化模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

14、在其中一个实施例中，根据初始运行状态和隐马尔科夫退化模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

15、将预测特征值输入至隐马尔科夫退化模型，得到隐马尔科夫退化模型输出的候选运行状态；

16、从候选运行状态中确定与初始运行状态对应的预测运行状态。

17、在其中一个实施例中，隐马尔科夫模型的训练过程包括：

18、确定样本轴承在历史周期的历史特征值，以及确定历史特征值对应的历史运行状态；

19、根据历史特征值和历史特征值对应的历史运行状态对初始模型的状态转移概率矩阵参数和观测值概率矩阵参数进行参数调整，得到隐马尔科夫模型。

20、在其中一个实施例中，该方法还包括：

21、确定样本轴承在历史周期的历史特征值；

22、根据历史特征值，确定待检测轴承对应的特征变化参数，并根据特征变化参数，构建初始特征变化函数。

23、第二方面，本申请还提供了一种轴承状态预测装置。该装置包括：

24、第一确定模块，用于确定待检测轴承的使用周期，以及确定待检测轴承在使用周期的参考特征值；

25、第二确定模块，用于根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；

26、第三确定模块，用于根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；

27、第四确定模块，用于采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

28、第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

29、确定待检测轴承的使用周期，以及确定待检测轴承在使用周期的参考特征值；

30、根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；

31、根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；

32、采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

33、第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

34、确定待检测轴承的使用周期，以及确定待检测轴承在使用周期的参考特征值；

35、根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；

36、根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；

37、采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

38、第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

39、确定待检测轴承的使用周期，以及确定待检测轴承在使用周期的参考特征值；

40、根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；

41、根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；

42、采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。

43、上述轴承状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质，通过待检测轴承在使用周期的参考特征值，确定目标特征变化函数；通过目标特征变化函数对待检测轴承进行特征值预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测特征值；进一步的，采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，确定待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。由于上述过程中在确定待检测轴承在未来时间段的预测运行状态时，是根据目标特征变化函数和隐马尔科夫模型结合实现对待检测轴承进行状态预测，相比起现有技术中，仅根据隐马尔科夫模型进行状态预测的过程，能够更加准确地对轴承的运行状态进行预测。并且，目标特征变化函数，是初始特征变化函数根据待检测轴承的参考特征值进行参数更新得到的，因此，本申请在对待检测轴承进行状态预测时，还考虑了待检测轴承在使用周期对应的参考特征值，从而，进一步提高确定待检测轴承在未来时间段的预测运行状态的准确性。

技术特征：

1.一种轴承状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对所述预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述隐马尔科夫退化模型，对所述预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始运行状态和所述隐马尔科夫退化模型，对所述预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述隐马尔科夫模型的训练过程包括：

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：

7.一种轴承状态预测装置，其特征在于，所述装置包括：

8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，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1至6中任一项所述的方法的步骤。

9.一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1至6中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种轴承状态预测方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及核工程领域。所述方法包括：确定待检测轴承的使用周期，以及确定所述待检测轴承在所述使用周期的参考特征值；根据参考特征值，对初始特征变化函数进行参数更新，得到目标特征变化函数；根据目标特征变化函数，预测待检测轴承在未来时间段的预测特征值；采用目标特征变化函数和隐马尔科夫模型，对预测特征值进行状态预测，得到待检测轴承在未来时间段的预测运行状态。本申请能够在轴承运行中开展实时的运行状态分析和预测。

技术研发人员：蒋陈昱,雷柏茂,陈强,李骞
受保护的技术使用者：中国电子产品可靠性与环境试验研究所（（工业和信息化部电子第五研究所）（中国赛宝实验室））
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1