[发明专利]一种基于视觉的机械故障诊断方法

说明书

一种基于视觉的机械故障诊断方法。本发明涉及机械故障诊断领域。提出了一种基于视觉获取故障滚动轴承的振动信号，确定故障类型的一种基于视觉的机械故障诊断方法。本发明的技术方案为：按以下步骤进行诊断：1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，得到局部运动的局部幅值和局部相位；2)、根据得到的局部相位进行运动提取；3)、进行经验模态分解；4)、对固有模态函数进行计算得到相关系数；5)、绘制包络谱；6)、计算轴承故障发生的故障特征频率。本发明基于视觉的振动测量技术以低成本、灵活性好、可以进行远程测量等优点被广泛的应用，对于未来的研究与发展具有极其重要的意义。

技术领域

本发明涉及机械故障诊断领域，尤其涉及一种基于视觉的械故障诊断方法。

背景技术

随着科学技术的快速发展，转动机械在现代工业中得到了越来越广泛的应用，转动机械设备在现代工业中也扮演着越来越重要的角色。滚动轴承是转动机械非常重要的一部分，并且在不同的转动机械中得到了应用。机械故障主要的原因是由于轴承故障引起的，在旋转机械设备故障中，滚动轴承故障占70％，电机故障中有80％表现为电机轴承故障。滚动轴承的失效必然导致机械装置运行的不正常，甚至引发灾难性的后果；电机驱动系统中的轴承故障会产生机械噪声并衰减产品线的质量，轴承故障严重时会导致系统停机并造成经济损失。因此，对滚动轴承的故障诊断在设备的维护中有着重要作用，对于滚动轴承的状态监测与故障诊断，尤其是在滚动轴承出现故障时，对于具体故障位置的诊断成为了机械设备故障诊断的热点与难点。

现有技术中，对振动的测量通常采用加速度计进行接触式测量，测量精度相对较高，但是，当被测物体的质量较小时，由于加速度计质量的附加会影响测量结果；当测量大型物体时，表面安装大量的加速度计会耗时、耗力。而且在一些高温、高压、真空等一些危险的场合，采用加速度计进行测量就不太适合。

发明内容

本发明针对以上问题，提出了一种基于视觉获取故障滚动轴承的振动信号，从而进行分析和处理，并提取故障特征，确定故障类型的一种基于视觉的机械故障诊断方法。

本发明的技术方案为：按以下步骤进行诊断：

1)、以运行的机械故障轴承的视频图像序列作为输入，采用Gabor滤波器进行滤波得到局部运动的局部幅值和局部相位；

2)、根据得到的局部相位进行运动提取，先提取局部运动在水平方向和竖直方向的速度u,v；

再通过对水平方向和竖直方向上的速度进行积分处理提取出局部运动在水平方向和竖直方向的位移；

3)、基于步骤2)提取得到的位移，以位移振动信号输入，进行经验模态分解；

4)、对步骤3)分解得到的固有模态函数IMF进行计算得到相关系数，并选择敏感的IMF进行叠加，得到最终叠加结果C＝C_x+C_y+C_z；

5)、基于步骤4)绘制C＝C_x+C_y+C_z的包络谱；

6)、计算轴承故障发生的故障特征频率，并在步骤5)得到的包络谱中进行查找，若含有故障特征频率，则说明发生了对应的故障类型。

步骤1)具体为：在t₀时刻，视频中图像序列的图像强度值I(x,y,t₀)将二维Gabor滤波器和图像强度进行卷积处理，得到图像在时刻t₀,方向为θ的频域形式：

其中，A₀(x,y,t₀)为局部幅值，φ(x,y,t₀)为局部相位，G_θ+iH_θ为Gabor滤波器的复数形式，i表示虚数单位，Gabor滤波器表示为：