[发明专利]一种基于时域分析的滚动轴承故障诊断方法

权利要求书

1.一种基于时域分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括：

采集一系列同一电机转频和采样频率下的外圈故障、内圈故障、滚动体故障、保持架故障和无故障五种工况的滚动轴承振动数据；

获取其中一组相同采样频率和转频的五种工况轴承数据对诊断模型进行训练，得到每种工况的最终值；具体步骤包括：对每种工况的训练数据进行样本划分，每种工况各划分出n个样本，每个样本包含m个采样点；其中，所述m是基于滚动轴承的转动频率和采样频率决定的周期采样点的点数；对每一样本进行第一次时域指标计算，得到每种工况各n个指标值，所述第一次时域指标计算包括均方根计算、峰值计算、标准差计算或峰峰值计算中的一个指标计算；对n个指标值进行第二次时域指标计算，得到每种工况的最终值，所述第二次时域指标计算包括均方根计算、峰值计算、标准差计算或峰峰值计算中的一个指标计算；

获取诊断模型五种工况升序排列在前的第二位最终值与不同采样频率和不同电机转频轴承数据训练得到的阈值系数α计算相乘得到诊断阈值的计算公式；

获取输入的需要诊断的滚动轴承振动数据，进行第一次时域指标计算和第二次时域指标计算得到目标最终值，根据输入数据的采样频率和电机转频计算出诊断阈值，再判断所述目标最终值是否大于所述诊断阈值；

若所述目标最终值大于所述诊断阈值，则输出故障轴承数据信息；

若所述目标最终值小于或等于所述诊断阈值，则输出正常轴承数据信息。

2.如权利要求1所述的基于时域分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述周期采样点m为滚动轴承转动一圈所采样得到的点数：

其中，F为采样频率，f为轴承的转频。

3.如权利要求2所述的基于时域分析的滚动轴承故障诊断方法，其特征在于，所述峰峰值计算为一个采样周期点内，采样点振幅值降序排列在前的第一位振幅值max(x(m))和采样点振幅升序排列在前的第一位振幅值min(x(m))的差值与周期采样点m的商：

其中，x(m)为采样周期点对应的振幅值。