本發(fā)明適用于故障檢測，尤其涉及一種滾動軸承的故障檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、滾動軸承作為機械設(shè)備中廣泛應用的關(guān)鍵部件，其運行狀態(tài)的穩(wěn)定性直接關(guān)系到整個設(shè)備的性能與可靠性，因此，準確且及時地檢測滾動軸承故障至關(guān)重要。

2、目前，滾動軸承故障檢測領(lǐng)域可以通過監(jiān)測滾動軸承在運行過程中產(chǎn)生的振動幅值、振動頻率和軸承溫度等狀態(tài)數(shù)據(jù)來判斷軸承是否出現(xiàn)故障，但是在實際應用場景中，狀態(tài)數(shù)據(jù)通常依賴于固定的時間間隔采集得到，無法精準捕捉滾動軸承跟隨時間的細微變化，且通?；跉v史狀態(tài)數(shù)據(jù)進行故障診斷，缺乏對未來狀態(tài)的預測能力和對狀態(tài)數(shù)據(jù)的全面分析，難以及時評估出準確的故障程度，無法滿足各個應用領(lǐng)域?qū)S承故障檢測的準確性要求。

3、因此，在進行滾動軸承的故障檢測時，如何提高故障檢測結(jié)果的準確性成為亟待解決的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明實施例提供了一種滾動軸承的故障檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，以解決滾動軸承的故障檢測結(jié)果的準確性較低的問題。

2、第一方面，本發(fā)明實施例提供一種滾動軸承的故障檢測方法，該滾動軸承的故障檢測方法包括：

3、獲取目標滾動軸承在目標時間區(qū)間的m個預設(shè)時間段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)序列，其中，每個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列中包括n個預設(shè)時間點對應的狀態(tài)數(shù)據(jù)，m和n為大于1的整數(shù)。

4、對m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和預設(shè)數(shù)據(jù)閾值進行比較，得到目標滾動軸承對應的預測狀態(tài)，其中，預測狀態(tài)包括正常狀態(tài)和待分析狀態(tài)。

5、若預測狀態(tài)為待分析狀態(tài)，則根據(jù)m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和訓練好的數(shù)據(jù)預測模型，得到目標滾動軸承在目標時間區(qū)間內(nèi)的參考數(shù)據(jù)序列，其中，參考數(shù)據(jù)序列中包括k個預設(shè)時間點對應的參考數(shù)據(jù)，k＞m×n。

6、根據(jù)參考數(shù)據(jù)序列，得到參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列和當前故障程度。

7、根據(jù)參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列，得到目標滾動軸承對應的故障發(fā)展程度。

8、根據(jù)目標滾動軸承對應的當前故障程度和故障發(fā)展程度，得到目標滾動軸承對應的目標故障程度。

9、第二方面，本發(fā)明實施例提供一種滾動軸承的故障檢測裝置，該滾動軸承的故障檢測裝置包括：

10、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取目標滾動軸承在目標時間區(qū)間的m個預設(shè)時間段內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)序列，其中，每個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列中包括n個預設(shè)時間點對應的狀態(tài)數(shù)據(jù)，m和n為大于1的整數(shù)。

11、狀態(tài)預測模塊，用于對m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和預設(shè)數(shù)據(jù)閾值進行比較，得到目標滾動軸承對應的預測狀態(tài)，其中，預測狀態(tài)包括正常狀態(tài)和待分析狀態(tài)。

12、數(shù)據(jù)預測模塊，用于若預測狀態(tài)為待分析狀態(tài)，則根據(jù)m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和訓練好的數(shù)據(jù)預測模型，得到目標滾動軸承在目標時間區(qū)間內(nèi)的參考數(shù)據(jù)序列，其中，參考數(shù)據(jù)序列中包括k個預設(shè)時間點對應的參考數(shù)據(jù)，k＞m×n。

13、數(shù)據(jù)分析模塊，用于根據(jù)參考數(shù)據(jù)序列，得到參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列和當前故障程度。

14、故障分析模塊，用于根據(jù)參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列，得到目標滾動軸承對應的故障發(fā)展程度。

15、故障檢測模塊，用于根據(jù)目標滾動軸承對應的當前故障程度和故障發(fā)展程度，得到目標滾動軸承對應的目標故障程度。

16、第三方面，本發(fā)明實施例提供一種計算機設(shè)備，計算機設(shè)備包括處理器、存儲器以及存儲在存儲器中并可在處理器上運行的計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)如第一方面的滾動軸承的故障檢測方法。

17、第四方面，本發(fā)明實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如第一方面的滾動軸承的故障檢測方法。

18、本發(fā)明實施例與現(xiàn)有技術(shù)相比存在的有益效果是：通過采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)和預設(shè)數(shù)據(jù)閾值對目標滾動軸承的運行狀態(tài)進行初步判斷，在判斷出目標滾動軸承存在異常情況時，基于采集得到的m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和訓練好的數(shù)據(jù)預測模型來預測目標滾動軸承在任意兩個相鄰的預設(shè)時間段之間的狀態(tài)數(shù)據(jù)，從而補全目標滾動軸承在目標時間區(qū)間內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并從補全后的參考數(shù)據(jù)序列中分析得到梯度序列和當前故障程度，分析目標滾動軸承的實時故障狀態(tài)和故障的發(fā)展狀態(tài)，為得到目標故障程度提供實時維度和發(fā)展維度的豐富數(shù)據(jù)，從而提高了故障檢測結(jié)果的準確性。

技術(shù)特征：

1.一種滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述滾動軸承的故障檢測方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述對m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和預設(shè)數(shù)據(jù)閾值進行比較，得到所述目標滾動軸承對應的預測狀態(tài)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，任意兩個相鄰預設(shè)時間段之間的時間間隔為第一預設(shè)時間間隔t1，任意兩個相鄰預設(shè)時間點之間的時間間隔為第二預設(shè)時間間隔t2，其中，t1=q×t2，q為大于1的整數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)m個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和訓練好的數(shù)據(jù)預測模型，得到所述目標滾動軸承在所述目標時間區(qū)間內(nèi)的參考數(shù)據(jù)序列，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述參考數(shù)據(jù)序列，得到所述參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列和當前故障程度，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述參考數(shù)據(jù)序列，得到所述參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列和當前故障程度，還包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的滾動軸承的故障檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)所述參考數(shù)據(jù)序列對應的梯度序列，得到所述目標滾動軸承對應的故障發(fā)展程度，包括：

8.一種滾動軸承的故障檢測裝置，其特征在于，所述滾動軸承的故障檢測裝置包括：

9.一種計算機設(shè)備，其特征在于，所述計算機設(shè)備包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的滾動軸承的故障檢測方法。

10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權(quán)利要求1至7任一項所述的滾動軸承的故障檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明適用于故障檢測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種滾動軸承的故障檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，通過采集到的狀態(tài)數(shù)據(jù)和預設(shè)數(shù)據(jù)閾值對目標滾動軸承的運行狀態(tài)進行初步判斷，在判斷出目標滾動軸承存在異常情況時，基于采集得到的M個狀態(tài)數(shù)據(jù)序列和訓練好的數(shù)據(jù)預測模型來預測目標滾動軸承在任意兩個相鄰的預設(shè)時間段之間的狀態(tài)數(shù)據(jù)，從而補全目標滾動軸承在目標時間區(qū)間內(nèi)的狀態(tài)數(shù)據(jù)，并從補全后的參考數(shù)據(jù)序列中分析得到梯度序列和當前故障程度，分析目標滾動軸承的實時故障狀態(tài)和故障的發(fā)展狀態(tài)，為得到目標故障程度提供實時維度和發(fā)展維度的豐富數(shù)據(jù)，從而提高了故障檢測結(jié)果的準確性，有助于及時提供預警信息以提高軸承系統(tǒng)的可靠性和安全性。

技術(shù)研發(fā)人員：李品,林曉航,薛金山,韓學杰,萬益恒,鄭疆,呂納賢,董祥祥,李寧,程建佳,李冠君
受保護的技術(shù)使用者：陽江核電有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15