轴承健康度的确定方法及装置

1.本技术涉及轴承故障预警和健康管理领域，尤指一种轴承健康度的确定方法及装置。


背景技术：

2.在故障预警和健康管理(prognostics and health management，phm)领域，一个很重要的任务是评估设备当前的健康状态，并基于此预测设备的剩余寿命rul(remaining useful lifetime)。然而，健康状态是一个非常抽象且笼统的概念，在实际应用中，常常会选择或者构建一个可以测量或者量化的指标来表征设备的健康状态，该指标常被称为健康度指标hi(health index)。在轴承的phm方面，目前常用的hi主要分为两种，一种是可以直接测量的状态特征，比如磨损量，裂纹深度等；第二种是通过从时域和频域提取多个特征，然后经过主成分分析来降维构建一个综合特征作为hi。
3.上述两种方法均存在一定的局限，方法一需要在被测轴承上安装额外的传感器，增加了故障监测的成本，不利于大规模工业应用；方法二基于纯数据驱动的方法来构造特征，不具备机理上的可解释性，对于一个轴承构造的健康度指标往往并不适用于另一个轴承，缺乏普适性。总的来说，目前学术界和工业界还没有一种通用且有效的方法来构建轴承的健康度指标。


技术实现要素：

4.本技术提供了一种轴承健康度的确定方法及装置，提高了轴承剩余寿命的预测精度且在机理上具有可解释性。
5.本技术提供了一种轴承健康度的确定方法，包括：
6.确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标；其中，所述轴承包括内圈、外圈、滚珠和保持架；
7.根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度。
8.一种示例性的实施例中，确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标，包括：
9.对于每个部分进行如下操作：
10.根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标；其中，该部分的失效指标用于衡量轴承该部分到失效时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度；所述该部分的当前时刻的累积老化指标用于衡量轴承该部分到当前时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度。
11.一种示例性的实施例中，所述根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度，包括：
12.将所述各部分当前时刻的健康度指标的最小值确定为轴承当前时刻的健康度。
13.一种示例性的实施例中，按照如下方式确定该部分的当前时刻的累积老化指标：
14.确定该部分的实际故障特征频率；
15.根据到当前时刻为止的各个测量时刻的加速度信号的包络频谱上所述实际故障特征频率分别对应的幅值确定轴承该部分的当前时刻的累积老化指标；
16.其中，所述加速度信号的包络频谱通过如下方式获取：
17.获取轴承的加速度信号；
18.对所述加速度信号进行处理后提取所述加速度信号的包络频谱。
19.一种示例性的实施例中，所述确定该部分的实际故障特征频率，包括：
20.根据该部分的理论故障特征频率确定该部分的实际故障特征频率的搜索区间；
21.在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率。
22.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
23.将该部分的搜索区间内在加速度信号的包络频谱上具有最大幅值的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
24.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
25.分别选取在加速度信号的包络频谱上的尖峰的幅值超过该部分的搜索区间的包络的平均幅值的预设倍数的尖峰，将与该部分的理论故障特征频率最近的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
26.一种示例性的实施例中，所述根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标，包括：
27.将该部分的失效指标与当前时刻的累积老化指标之差除以该部分的失效指标得到的结果作为该部分的健康度指标。
28.一种示例性的实施例中，所述幅值为所述实际故障特征频率在预设阶次内的幅值之和，或所述实际故障特征频率在第一阶次的幅值。
29.本技术提供了一种轴承健康度的确定装置，包括存储器和处理器，
30.所述存储器，用于保存用于轴承健康度的确定方法的程序；
31.所述处理器，用于读取执行所述用于轴承健康度的确定方法的程序，执行如下的操作：
32.确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标；其中，所述轴承包括内圈、外圈、滚珠和保持架；
33.根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度。
34.一种示例性的实施例中，确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标，包括：
35.对于每个部分进行如下操作：
36.根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标；其中，该部分的失效指标用于衡量轴承该部分到失效时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度；所述该部分的当前时刻的累积老化指标用于衡量轴承该部分到当前时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度。
37.一种示例性的实施例中，所述根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度，包括：
38.将所述各部分当前时刻的健康度指标的最小值确定为轴承当前时刻的健康度。
39.一种示例性的实施例中，按照如下方式确定该部分的当前时刻的累积老化指标：
40.确定该部分的实际故障特征频率；
41.根据到当前时刻为止的各个测量时刻的加速度信号的包络频谱上所述实际故障特征频率分别对应的幅值确定轴承该部分的当前时刻的累积老化指标；
42.其中，所述加速度信号的包络频谱通过如下方式获取：
43.获取轴承的加速度信号；
44.对所述加速度信号进行处理后提取所述加速度信号的包络频谱。
45.一种示例性的实施例中，所述确定该部分的实际故障特征频率，包括：
46.根据该部分的理论故障特征频率确定该部分的实际故障特征频率的搜索区间；
47.在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率。
48.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
49.将该部分的搜索区间内在加速度信号的包络频谱上具有最大幅值的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
50.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
51.分别选取在加速度信号的包络频谱上的尖峰的幅值超过该部分的搜索区间的包络的平均幅值的预设倍数的尖峰，将与该部分的理论故障特征频率最近的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
52.一种示例性的实施例中，所述根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标，包括：
53.将该部分的失效指标与当前时刻的累积老化指标之差除以该部分的失效指标得到的结果作为该部分的健康度指标。
54.一种示例性的实施例中，所述幅值为所述实际故障特征频率在预设阶次内的幅值之和，或所述实际故障特征频率在第一阶次的幅值。
55.本技术实施例的轴承健康度的确定方法及装置，确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标；其中，所述轴承包括内圈、外圈、滚珠和保持架；根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度，从而提高了轴承剩余寿命的预测精度且在机理上具有可解释性。
56.本技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本技术而了解。本技术的其他优点可通过在说明书以及附图中所描述的方案来实现和获得。
附图说明
57.附图用来提供对本技术技术方案的理解，并且构成说明书的一部分，与本技术的实施例一起用于解释本技术的技术方案，并不构成对本技术技术方案的限制。
58.图1为本技术实施例的轴承健康度的确定方法的示意图；
59.图2为本技术实施例的轴承健康度的确定方法的示例的流程图；
60.图3为本技术实施例的基于峭度图确定最佳的滤波中心频率和频带的流程图；
61.图4为本技术实施例的实际故障特征频率的搜索区间的示意图。
62.图5为本技术实施例的当前老化指标的示意图；
63.图6为本技术实施例的累积老化指标的示意图；
64.图7为本技术实施例的轴承健康度的确定装置的示意图。
具体实施方式
65.图1为本技术实施例的轴承健康度的确定方法的示意图，如图1所示，本实施例的轴承健康度的确定方法，包括sa1-sa2步骤：
66.sa1、确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标；
67.sa2、根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度。
68.一种示例性的实施例中，所述轴承包括内圈、外圈、滚珠和保持架等。
69.一种示例性的实施例中，确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标，包括：
70.对于每个部分进行如下操作：
71.根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标；其中，该部分的失效指标用于衡量轴承该部分到失效时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度；所述该部分的当前时刻的累积老化指标用于衡量轴承该部分到当前时刻为止，在外力冲击下累积的老化程度。
72.一种示例性的实施例中，所述根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度，包括：
73.将所述各部分当前时刻的健康度指标的最小值确定为轴承当前时刻的健康度。
74.一种示例性的实施例中，按照如下方式确定该部分的当前时刻的累积老化指标：
75.确定该部分的实际故障特征频率；
76.根据到当前时刻为止的各个测量时刻的加速度信号的包络频谱上所述实际故障特征频率分别对应的幅值确定轴承该部分的当前时刻的累积老化指标；
77.其中，所述加速度信号的包络频谱通过如下方式获取：
78.获取轴承的加速度信号；
79.对所述加速度信号进行处理后提取所述加速度信号的包络频谱。
80.一种示例性的实施例中，对采集的轴承的加速度信号进行滤波可以包括第一滤波和第二滤波；
81.其中，第二滤波可以基于滤波后的加速度信号的峭度图对经第一滤波后的加速度信号进行第二滤波；
82.一种示例性的实施例中，基于滤波后的加速度信号的峭度图进行第二滤波，可以包括：根据滤波后的加速度信号所绘制的峭度图确定峭度最大时对应的中心频率和频带；
83.根据所述中心频率和频带对加速度信号进行第二滤波。
84.一种示例性的实施例中，所述确定该部分的实际故障特征频率，包括：
85.根据该部分的理论故障特征频率确定该部分的实际故障特征频率的搜索区间；
86.在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征
频率。
87.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
88.将该部分的搜索区间内在加速度信号的包络频谱上具有最大幅值的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
89.一种示例性的实施例中，所述在加速度信号的包络频谱上根据该部分的搜索区间确定该部分的实际故障特征频率，包括：
90.分别选取在加速度信号的包络频谱上的尖峰的幅值超过该部分的搜索区间的包络的平均幅值的预设倍数的尖峰，将与该部分的理论故障特征频率最近的尖峰对应的频率作为该部分的实际故障特征频率。
91.一种示例性的实施例中，所述根据该部分的失效指标和当前时刻的累积老化指标确定该部分的健康度指标，包括：
92.将该部分的失效指标与当前时刻的累积老化指标之差除以该部分的失效指标得到的结果作为该部分的健康度指标。
93.一种示例性的实施例中，所述幅值为所述实际故障特征频率在预设阶次内的幅值之和，或所述实际故障特征频率在第一阶次的幅值。
94.本技术的发明人经过研究发现：在理论上，在轴承的故障老化过程中，当轴承的某些部件出现故障(外圈故障，内圈故障，球故障、保持架故障)时，加速度频谱会出现相应的故障特征频率及其谐波分量，并且随着故障程度的加深，故障特征频率的幅值会逐渐增大，与理论故障特征频率的偏差也会逐渐减小。上述分析表明轴承故障特征频率与轴承的健康状态直接相关。因此，本技术实施例的轴承健康度的确定方法及装置，通过确定轴承的各部分当前时刻的健康度指标；根据所述各部分当前时刻的健康度指标确定所述轴承当前时刻的健康度，从而提高了轴承剩余寿命的预测精度且在机理上具有可解释性。
95.图2为本技术实施例的轴承健康度的确定方法的流程图，如图2所示，包括s1-s4步骤：
96.s1、计算理论故障特征频率；
97.s2、测量信号滤波及预处理；
98.s3、提取实际故障特征频率；
99.s4、基于实际故障特征频率构建健康度指标。
100.下面分别介绍各部分的详细步骤：
101.s1、计算理论故障特征频率
102.轴承不同的位置出现故障，加速度的频谱图中会出现相应的故障特征频率及其高次谐波。比如，轴承外圈出现故障，对应的故障特征频率为bpfo；轴承内圈出现故障，对应的故障特征频率为bpfi；轴承保持架出现故障，对应的故障特征频率为ftf；轴承滚珠出现故障，对应的故障特征频率则为bsf。上述各故障特征频率的计算公式如下所示：
[0103][0104]
[0105][0106][0107]
其中，f为转轴的频率，d为轴承的滚珠直径，d为轴承的中径，α为轴承的初始接触角，n为轴承的滚珠数量。因此，只要给定被测轴承的几何参数和工况参数，即可计算出四种理论故障特征频率值。
[0108]
s2、测量信号滤波及预处理
[0109]
如附图2所示，该步骤包括：基于低通滤波的信号去噪和基于峭度图的带通滤波、信号的包络谱提取等三个子步骤，下面将分别进行介绍：
[0110]
2.1基于低通滤波的信号去噪
[0111]
为了保证加速度频谱的频率分辨率，轴承的加速度信号的采样频率往往非常高，通常在10khz及其以上，这不可避免的带来了高频的测量噪声。因此，在对加速度信号进行频谱变化之前，通常需要对信号进行滤波去噪。本技术首先采用低通滤波器，通过设置截止频率fl，将信号中高于fl的频率成分去除。
[0112]
2.2基于峭度图的带通滤波
[0113]
为了进一步提高信号的信噪比，便于在加速度频谱中找到实际的故障特征频率，本技术采用峭度图(kurtogram)对滤波去噪后的加速度信号进一步分析。如附图3所示，通过绘制加速度信号的峭度图，可以得到使该信号具有最大谱峭度时所需的滤波中心频率fc和频带bw。
[0114]
在获得滤波中心频率fc和频带bw后，可以设置带通滤波器对加速度信号进一步滤波。其中，滤波器截止频率的下限为：f
c-0.5*bw，截止频率的上限为：fc 0.5*bw。带通滤波器可以根据实际需要选择巴特沃斯滤波器或切比雪夫滤波器或其他滤波器，具体的设计步骤不是本技术的重点，此处不再赘述。
[0115]
2.3信号的包络谱提取
[0116]
为了提取加速度信号的包络谱，需要对信号进行希尔伯特(即hilbert)变换，得到解析信号，然后求解析信号的模，得到包络信号，最后对包络信号进行傅里叶变换，得到包络谱。包络谱对冲击带来的瞬时尖峰比较敏感，与频谱相比，包络谱剔除了不必要的频率干扰，能有效凸显故障特征频率。
[0117]
s3、提取实际故障特征频率
[0118]
如附图2所示，该步骤包括：确定搜索实际故障特征频率的区间、设计实际故障特征频率的判别条件、提取实际故障特征频率的幅值等三个子步骤，下面将分别进行介绍。
[0119]
3.1确定搜索实际故障特征频率的区间
[0120]
在实际应用中，由于受润滑状况和外力加载等因素的影响，轴承的滚珠会发生滑移而不是作完全的纯滚动，这会导致轴承的实际故障特征频率偏离理论值。因此，获得加速度信号的包络频谱后，应该在理论故障特征频率附近一定的频率范围内搜索定位实际故障特征频率。如图4所示，本技术将各阶理论故障特征频率
±
2％的区间确定为搜索实际故障特征频率的区间。其中，
±
2％的数值可以根据频谱图的分辨率以及轴承实际的滑移率进行调整，基于百分比的定位方法也可以替换为绝对数值，比如
±
10hz。
[0121]
3.2设计实际故障特征频率的判别条件
[0122]
确定实际故障特征频率的搜索区间后，本技术将搜索区间内具有最大幅值的尖峰所对应的频率作为实际的故障特征频率。具体应用中，也可以将频率和幅值相结合来筛选实际故障特征频率，比如当尖峰的幅值超过搜索区间平均幅值的若干倍(如2倍)，则从若干满足该条件的尖峰中选择离理论故障特征频率最近的点作为实际故障特征频率。
[0123]
3.3提取实际故障特征频率的幅值
[0124]
确定实际故障特征频率后，需要提取实际故障特征频率对应的幅值。每一个测量时刻，轴承可能出故障的部件无外乎外圈、内圈、滚珠、保持架中的一个或者多个。因此，可以提取四种可能故障的实际故障特征频率，此外，除了第一阶故障特征频率以外，还可以同时提取各种故障特征频率的高阶分量的幅值，比如每一种故障均提取前3阶或5阶的实际故障特征频率的幅值。
[0125]
s4、基于实际故障特征频率构建健康度指标
[0126]
如附图2所示，该步骤包括：当前老化指标的构建、累积老化指标的构建、健康度指标的构建等三个子步骤，下面将分别进行介绍。
[0127]
4.1当前老化指标的构建
[0128]
如图5所示，当前老化指标主要用于衡量轴承在当前测量时刻所受的载荷冲击带来的故障老化情况。该指标定义为：在当前时刻t，故障特征频率前n阶实际故障特征频率下的幅值之和。如公式(5-8)所示，本技术定义了4个当前老化指标，chi
bpfi
(t)(即内圈故障下的当前老化指标)，chi
bpfo
(t)，chi
bsf
(t)和chi
ftf
(t)，分表表征轴承内圈、外圈、滚珠和保持架在当前时刻所受冲击带来的老化增量。式中，n为关注的故障特征频率的阶次，am代表对应频率下的幅值。
[0129][0130][0131][0132][0133]
4.2累积老化指标的构建
[0134]
如图6所示，累积老化指标主要用于表征轴承到目前时刻为止，在外力冲击下所受的累积的老化情况。如公式(9-12)所示，本技术提出的四个累积老化指标为对应的四个当前老化指标在[0，t]的测量周期内的累积和，t为当前测量时刻，其他变量的含义与上述4.1节相同。
[0135][0136][0137][0138][0139]
4.3健康度指标的构建
[0140]
上述提出的当前老化指标和累积老化指标虽然能有效表征系统的健康状态，且两
者均具有很好的单调性，但是由于不同故障类别下的包络谱的幅值大小不同，因此，上述指标的取值不在同一个尺度范围。为了保证hi对于不同的轴承具有相同的尺度范围，本技术基于累积老化指标提出了健康度指标。如式(13-16)所示，四个健康度指标分别表示轴承外圈、内圈、滚珠、保持架的老化百分比，其中，t
fault
为失效时间，其余变量含义与上述相同。基于四个部件的健康度指标，本技术进一步设计了表征轴承整体健康状态的健康度，如式(17)所示，即用四个部件的健康度指标的最小值来表征轴承当前的健康度。
[0141][0142][0143][0144][0145]
hi(t)＝min{hi
bpfo
(t)，hi
bpfi
(t)，hi
bsf
(t)，hi
ftf
(t)}
ꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0146]
其中，ahi_bpfo(t_fault)表示的是外圈故障下的累积老化指标，即accumulative health index.其他变量含义相同。
[0147]
与现有技术相比，本技术的有益效果是：
[0148]
轴承出现老化或者故障，加速度频谱中就会出现相应的故障特征频率。与常用的基于统计方法或数据驱动方法构建的老化指标相比，本技术基于轴承的故障特征频率构建的表征轴承健康状态的指标，具有机理上的可解释性和强相关性。
[0149]
所提出的累计老化指标和健康度指标具有很好的单调性，且健康度指标的变化范围为[0,1]。轴承剩余寿命rul百分比的变化趋势也是单调递减，且变化范围也在[0,1]。因此，基于本技术提出的健康度指标来预测轴承的剩余寿命，能提高预测的精度。
[0150]
图7为本技术实施例的轴承健康度的确定装置的示意图，如图7所示，本实施例的轴承健康度的确定装置，包括存储器和处理器。
[0151]
所述存储器，用于保存用于轴承健康度的确定方法的程序；
[0152]
所述处理器，用于读取执行所述用于轴承健康度的确定方法的程序，执行上述轴承健康度的确定方法。
[0153]
本技术描述了多个实施例，但是该描述是示例性的，而不是限制性的，并且对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，在本技术所描述的实施例包含的范围内可以有更多的实施例和实现方案。尽管在附图中示出了许多可能的特征组合，并在具体实施方式中进行了讨论，但是所公开的特征的许多其它组合方式也是可能的。除非特意加以限制的情况以外，任何实施例的任何特征或元件可以与任何其它实施例中的任何其他特征或元件结合使用，或可以替代任何其它实施例中的任何其他特征或元件。
[0154]
应当理解，在本技术中示出和/或讨论的任何特征可以单独地或以任何适当的组合来实现。此外，在描述具有代表性的实施例时，说明书可能已经将方法和/或过程呈现为特定的步骤序列。然而，在该方法或过程不依赖于本文所述步骤的特定顺序的程度上，该方法或过程不应限于所述的特定顺序的步骤。
[0155]
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于ram、rom、eeprom、闪存或其他存储器技术、cd-rom、数字多功能盘(dvd)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。