[发明专利]行走减速机故障模型生成方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，包括：

获取行走减速机各种故障状态下的振动信号；

对各种故障状态的所述振动信号利用预设算法分解，获得相应的故障特征参数；

利用各种故障状态的故障特征参数以及预设建模算法，建立各种故障状态相应的故障诊断模型，并生成故障模型库。

2.根据权利要求1所述的行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，所述对各种故障状态的所述振动信号利用预设算法分解包括：

对所述振动信号进行小波包分解，获得所述振动信号各频带能量信号；

根据各频带能量信号计算所述振动信号各频带信号的能量总和；

对所述振动信号各频带信号的能量总和进行归一化处理，获得所述振动信号相应的故障特征参数。

3.根据权利要求2所述的行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，所述预设算法的算式包括：

式中，E_Nj为所述振动信号第N层第j个频带的能量总和，S_Nj为进行小波包分解后所述振动信号第N层第j个频带的特征信号；N_Nj为所述振动信号第N层第j个频带的能量总和的归一化处理数值；u为所述振动信号的故障特征参数。

4.根据权利要求1所述的行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，所述预设建模算法包括隐马尔可夫建模算法。

5.根据权利要求4所述的行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，所述利用各种故障状态的故障特征参数以及预设建模算法，建立各种故障状态相应的故障诊断模型包括：

对所述振动信号的故障特征参数进行离散化处理，获得故障模型的观测输入值；

利用所述观测输入值以及隐马尔可夫建模算法建立相应故障状态的所述故障诊断模型；

利用Baum-welch算法对所述故障诊断模型进行参数估计处理，获得所述故障诊断模型的概率参数。

6.根据权利要求1所述的行走减速机故障模型生成方法，其特征在于，还包括：

获取已知故障状态的多个振动信号进行预设算法分解，获得相应故障状态的多个训练数据；

将多个所述训练数据输入至相应故障状态的所述故障诊断模型，进行样本训练。

7.一种行走减速机故障诊断方法，其特征在于，包括：

获取行走减速机运行状态下实时的振动信号；

对所述振动信号进行预设算法分解，获得相应的能量特征参数；

将所述能量特征参数输入至故障模型库中各个故障状态的故障诊断模型，以诊断所述行走减速机当前的故障状态。

8.一种行走减速机故障模型生成装置，其特征在于，包括：

振动信号获取模块，用于获取行走减速机各种故障状态下的振动信号；

特征参数计算模块，用于对各种故障状态的所述振动信号利用预设算法分解，获得相应的故障特征参数；

诊断模型建立模块，用于利用各种故障状态的故障特征参数以及预设建模算法，建立各种故障状态相应的故障诊断模型，并生成故障模型库。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器以及处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机设备执行根据权利要求1至6中任一项所述的行走减速机故障模型生成方法，或权利要求7所述的行走减速机故障诊断方法。

10.一种可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时执行权利要求1至6中任一项所述的行走减速机故障模型生成方法，或权利要求7所述的行走减速机故障诊断方法。