[发明专利]轴温变化模型构建方法及模块、轴承健康监测方法及系统

说明书

本发明提供一种轴温变化模型构建方法及模块、轴承健康监测方法及系统，模型构建方法包括步骤1，对轴温数据进行分组得到轴温矩阵，设定权重矩阵；步骤2，利用权重矩阵和轴温矩阵构建模型温度阵列；步骤3，利用轴温矩阵和模型温度阵列对权重矩阵更新,返回步骤2，根据更新后的权重矩阵对模型温度阵列更新；步骤4，判断模型温度阵列轴温数据变化是否均小于变化阈值；当存在不小于变化阈值的轴温数据变化时，返回步骤3，进行权重矩阵和模型温度阵列循环更新，直到模型温度阵列中轴温数据变化均小于变化阈值；当轴温数据变化均小于变化阈值时，将此时模型温度阵列中的权重矩阵作为最终权重矩阵构建轴温变化模型。

技术领域

本发明涉及机械故障预测技术领域，尤其涉及一种轴温变化模型构建方法、轴温变化模型构建模块、轴承健康监测方法及轴承健康监测系统。

背景技术

故障预测与健康管理PHM(Prognostics and Health Management)技术起源于美国空军，随着科技的不断发展该技术也普及到了其他复杂装备上，近些年已有不少相关的研究。这些研究虽然都是关注机械零件的健康状态，但由于针对的应用场景和部件千差万别，故而难以直接复制。

现有的轴承健康状态预警主要采用轴温预警和振动预警，具体地：

现有的轴温预警是当轴承温度达到一定值的时候就会发出报警。在正常情况下，轴承温度值大于或等于环境温度，小于100℃。当满足以下任一条件时，就可以判断为轴温升高故障，发出轴温升高故障报警：

(1)轴温传感器Pt100两个通道输入正常，且两个通道的绝对温度都大于100℃，或者该轴端温度与本车同侧温度平均值的差值大于30℃；

(2)两个通道的输入都正常，且两个通道的绝对温度只有一个大于100℃，或者该轴端温度与本车同侧温度平均值的差值大于30℃，持续时间大于30秒；

(3)两个通道的输入只有一个正常，且正常通道的绝对温度大于100℃，或者该轴端温度与本车同侧平均温度值的差值大于30℃。

目前的轴温预警属于阈值预警主要有以下缺点：

(1)预警值来自于专家经验，根据经验得出的数据只是一个大概值，无法适应不同的气候，季节，环境等因素。比如我国南北方温度差异大，如果采用统一标准判断，那么实际上北方列车的故障率会更低，而这其中便存在安全隐患。

(2)阈值预警只能判断轴承的当前情况是健康或者故障，无法判断轴承的磨损程度。

现有技术中还有通过轴承工作时的振动信号来体现轴承的健康状态的振动预警。由于采集的信号往往含有噪声，需要先通过奇异值，多段数据线性平均等方法去噪。之后主要有两种分析方法：

(1)傅里叶分析法：将振动信号展开成各种频率谐波的线性叠加，从而将时域转化为频域。在频域信息中发现异常的震动频率，从而判断轴承健康状态。

(2)小波分析法：由于傅里叶方法在分析非平稳信号时有一定的局限性，小波分析法克服了这种局限性，并且在有较好的局部特性。

上述振动预警主要有如下问题：

(1)外界电磁干扰大。此问题对预警结果的影响体现为误警率高，主要是环境因素对传感器的影响。动车组运行动力来自于高压电网，所以实际运行过程中外界电磁干扰大，对于振动传感器这种敏感的传感器读数有一定影响；

(2)外界力学干扰大，列车本身的晃动，运行中的变轨等情况下也会产生。

发明内容

针对上述问题，提供一种能够适应恶劣复杂环境，可以应用无明显间隔的正常数据和失效数据对轴承健康状态进行监测的轴温变化模型构建方法、轴温变化模型构建模块、轴承健康监测方法及轴承健康监测系统。