[发明专利]一种滚动轴承故障诊断的方法、装置、介质及计算机设备

权利要求书

1.一种滚动轴承故障诊断的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于预设的截取策略对滚动轴承的振动信号进行截取，获得初始信号；

基于所述初始信号创建初始Hankel矩阵；所述初始Hankel矩阵的行数m基于公式确定，所述初始Hankel矩阵的列数n基于公式n＝N-m+1确定；所述f_r为所述滚动轴承的转动频率，所述f_s为所述振动信号的采样频率；所述所述N为所述初始信号的数量；

利用自适应奇异值分解算法对所述初始Hankel矩阵进行重构，获得重构信号；所述重构信号为故障特征信号；

利用1.5维对称差分解析能量算子解调算法对所述重构信号进行解调，获得解调信号；

基于所述解调信号确定所述故障特征信号的1.5维能量谱；

基于所述故障特征信号的1.5维能量谱对所述滚动轴承进行故障诊断。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预设的截取策略对所述振动信号进行截取，获得初始信号，包括：

基于所述振动信号的长度确定截取长度2^L，所述截取长度2^L小于所述振动信号的长度且所述截取长度2^L与所述振动信号长度的差值最小；

基于所述截取长度2^L对所述振动信号进行截取，获得所述初始信号；其中，所述L为整数，所述振动信号的长度为所述f_r为所述滚动轴承的转动频率。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用自适应奇异值分解算法对所述初始Hankel矩阵进行重构，获得重构信号，包括：

利用自适应所述奇异值分解算法对所述初始Hankel矩阵进行分解，获得第一正交矩阵、第二正交矩阵及第一非负对角矩阵；

基于预设的筛选策略在所述第一非负对角矩阵中确定出有效奇异值，并将所述第一非负对角矩阵的无效奇异值置零，获得第二非负对角矩阵；

利用奇异值分解算法的逆变换策略对所述第一正交矩阵、所述第二正交矩阵及所述第二非负对角矩阵进行重构，获得重构Hankel矩阵；

利用相空间重构算法的逆变换策略对所述重构Hankel矩阵进行逆变换，获得所述重构信号。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于预设的筛选策略在所述第一非负对角矩阵中确定出有效奇异值，包括：

基于公式φ_k＝σ_k-σ_k+1确定目标信号集合Φ，所述Φ＝(φ₁，φ₂，…，φ_n-1)；所述σ_k为所述第一非负对角矩阵中的第k个奇异值，所述σ_k+1为所述第一非负对角矩阵中的第k+1个奇异值，所述φ_k为所述第k个奇异值与第k+1个奇异值之间的差值，所述k＝1,2……n-1；所述n为所述第一非负对角矩阵的列数；

基于所述目标信号集合中各目标信号的值生成对应的曲线图；

确定所述曲线图中的至少一个波峰值；

基于所述波峰值确定所述有效奇异值的数量γ；

将所述第一非负对角矩阵中前γ个奇异值确定为所述有效奇异值。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述波峰值确定所述有效奇异值的数量，包括：

若确定所述曲线图中的第一个波峰值对应的信号为所述目标信号集合中的第一个信号φ₁时，则获得所述第一个波峰值的下一波峰值；将所述下一波峰值的横坐标确定为所述有效奇异值的数量；

若确定所述曲线图中的第一个波峰值对应的信号不是所述目标信号集合中的第一个信号φ₁时，则获得所述第一个波峰值对应的横坐标；将所述第一个波峰值对应的横坐标确定为所述有效奇异值的数量。