一种轴承状态监测振动异常数据检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114169379A(43)申请公布日2022.03.11(21)申请号202210115548.5(22)申请日2022.02.07(71)申请人石家庄铁道大学地址050043河北省石家庄市长安区北二环东路17号(72)发明人杨绍普王海明刘永强顾晓辉刘泽潮邓飞跃(74)专利代理机构石家庄轻拓知识产权代理事务所(普通合伙)13128代理人黄辉本(51)Int.Cl.G06K9/00(2022.01)G06K9/62(2022.01)G01M13/045(2019.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种轴承状态监测振动异常数据检测方法(57)摘要本发明涉及一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，属于轴承监测技术领域，包括对轴承振动加速度数据进行采集，本方案基于长短时空融合奇异峰模型，包括步骤A1，将所采集的原始振动加速度数据作为样本；步骤A2，以时空窗分割时间序列为子样本，提取每个子样本的内属值；步骤A3，基于轮廓核原理提取主成分；步骤A4，以多参膨胀系数最大为优化目标，获得最优参数；步骤A5，获取多元基因序列，构建得分阈值；步骤A6，得到溢出阈值边界的样本，作为异常样本，完成异常数据的采集，可搜寻异常样本，定位异常数据段，为轴承状态监测大数据质量保障、异常检测提供了新的思路。CN114169379ACN114169379A权利要求书1/2页1.一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，包括对轴承振动加速度数据进行采集，其特征在于，本方案基于长短时空融合奇异峰模型，包括步骤A1，将所采集的原始振动加速度数据作为样本；步骤A2，以时空窗分割时间序列为子样本，提取每个子样本的内属值；步骤A3，基于轮廓核原理提取主成分；步骤A4，以多参膨胀系数最大为优化目标，获得最优参数；步骤A5，获取多元基因序列，构建得分阈值；步骤A6，得到溢出阈值边界的样本，作为异常样本，完成异常数据的采集。2.根据权利要求1所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A1中包括：选取某段时间t，对该段时间t内的振动加速度进行取值，即x=[x1,x2,…xN]，其中x为所选取时间段t内振动加速度信号,N为该段时间信号长度。3.根据权利要求2所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，对时间段t内随机分割时域信号，以时空窗对振动加速度集合x进行分割，取窗长度为w，将滑动窗口起始段设置在变量x的起始点x1处，形成数据长度为w的子数据段S1；向末端移动时空窗窗口，以数据集的xγ为起点位置获得第下一个长度为w的子数据段Si，重复向末端移动时空窗窗口的操作，直到选取到子数据段Sn，得到子样本集合S=[S1，S2，…Sn]，其中γ=w‑τ+1，τ=μw，μ为分隔重叠率。4.根据权利要求3所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A2还包括，从子样本中提取多维时空卷褶内属值，并把这些特征进行标准化处理，用标准化操作对每个子样本的多维时空卷褶内属值，即IP值，进行标准化处理，即，其中zij是第i(i=1,2,…n)个子样本的第j(j=1,2,…m)个内属值，是第j个内属值的均值，bij为标准化后的IP值。5.根据权利要求4所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A3中包括：步骤A3‑1，利用轮廓核原理，滤除特征峰刺的影响，进行特征融合，嵌入到奇异模型中，提取辐射主元；步骤A3‑2，执行开合吸收操作，根据信号特点，根据窗长台阶式搜索空间邻居个数，设置初始值及最大值，确定其增量比特，构造循环迭代硬阈值，满足条件时可自动退出当前开合吸收过程。6.根据权利要求5所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A3‑1包括，将步骤A2中n个子样本，其中每个子样本有m维IP值，得到n*m样本数据矩阵，其中，0＜i≤n，0＜m≤15，求的轮廓矩阵，并求轮廓矩阵的内属向量，将内数值按照大小顺序从上到下排列成矩阵，取前b行组成新的矩阵作为辐射主元，辐射主元中的每个子向量作为新的子样本。7.根据权利要求6所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A3‑2包括，2CN114169379A权利要求书2/2页在初始窗长w1中，执行台阶式开合操作，具体包括，计算在该窗长下空间邻居个数k的搜索范围，k表示任意选取步骤A3‑1得到的辐射主元子样本，与该子样本距离最临近的k个辐射主元子样本：k∈[kmin，kmax]；定义循环迭代硬阈值ε，；l为多元基因序列值，β代表循环迭代过程；更新k值，当δ＜ε时，跳出k循环层。8.根据权利要求7所述的一种轴承状态监测振动异常数据检测方法，其特征在于，所述步骤A4包括，