[发明专利]一种多源信息聚类融合的轴承状态评估方法

说明书

一种多源信息聚类融合的轴承状态评估方法，基于正常产品的多源信息的特征参数进行聚类融合，根据聚类中心和安全裕度划定安全边界，根据待评估轴承特征参数集的超限概率判断是否存在故障，并可根据超限距离评判故障严重程度。该方法将轴承多个故障敏感参数聚类融合，避免了单一信息的局限性或诊断不稳定性，可显著提高故障诊断的准确率和可靠性，特别适用于识别空间轴承早期微弱故障，也可推广应用于其他地面旋转机械用轴承，具有重要的经济和社会价值。

技术领域

本发明涉及一种多源信息聚类融合的轴承状态评估方法，属于故障诊断技术领域。

背景技术

轴承是旋转机械转子系统的关键部件，特别是对于以飞轮、控制力矩陀螺为代表的空间惯性执行机构，空间轴承作为空间惯性执行机构的关键部件，一旦出现故障，将严重影响空间惯性执行机构功能的实现，甚至造成航天器失效。因此，在空间惯性执行机构地面研制阶段，采取简易、有效的方法将具有早期故障的轴承识别出来，避免存在早期轴承故障的轴承装入空间惯性执行机构交付整星总装发射，大幅降低在轨轴承故障加剧的可能性，具有重要的经济效益和社会效益。

目前，国内外对空间轴承故障的识别，通常采用监测电机电流幅值和波动量，分析其变化趋势，并结合人为感受振动或噪声的方式，根据经验综合分析判断轴系是否出现故障，对存疑轴承进行解剖最终定位故障。近年来，尝试采用振动信号的均方根值、峭度等指标对轴承状态进行评价，现有方法在地面试验时可实现在线监测分析，较为简单、直接，但存在以下缺点：

(1)单一指标容易出现故障漏判。不同指标对不同类型的故障敏感，例如，峭度用于检测轴承中的脉冲冲击性信号，对冲击类故障敏感；均方根值反映信号能量大小；电流反映轴承内部润滑状态等。如果仅采用单一指标评判轴承状态，评价的可靠性较低，容易出现故障漏判。

(2)多源信息缺少科学方法实现有效融合。为了提高诊断的可靠性和有效性，轴承状态通常采用电流、振动和噪声等多种信号源进行监测。但不同类型多个指标间可能出现信息矛盾，例如电流超过阈值，但其他类型指标小于阈值。此外，判定产品故障的安全界限通常通过积累一定数量的样本，依靠经验人为给定和调整。如何将多源信息进行科学、有效地融合，合理划定安全界限，进而提高故障状态评价的可靠性，是轴承故障诊断与状态评价亟待解决的问题之一。

因此，亟待建立一种更为科学、合理、有效的轴承状态评估方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提供了一种多源信息聚类融合的轴承状态评估方法，即一种基于多源信息聚类融合的轴承状态评估方法，基于正常产品的多源信息的特征参数进行聚类融合，根据聚类中心和安全裕度划定安全边界，根据待评估轴承特征参数集的超限概率判断是否存在故障，并可根据超限距离评判故障严重程度。该方法将轴承多个故障敏感参数聚类融合，避免了单一信息的局限性或诊断不稳定性，可显著提高故障诊断的准确率和可靠性，特别适用于识别空间轴承早期微弱故障，也可推广应用于其他地面旋转机械用轴承。此外该方法特别是能够实现多源信息的科学、有效融合，基于概率方法诊断轴承故障并评价故障严重程度。

本发明目的通过以下技术方案予以实现：

一种多源信息聚类融合的轴承状态评估方法，包括如下步骤：

根据待评估轴承状态监测参数，选择r个特征参数；特征参数包括电流信号和或振动信号和或噪声信号；

根据正常轴承的信号，获得正常轴承的r个特征参数向量，建立正常轴承特征参数集；

采用聚类算法，对正常轴承特征参数集进行聚类，计算得到r维空间内聚类中心；

利用正常轴承每个特征参数向量，确定正常轴承每个特征参数向量的安全裕度，根据所述聚类中心和安全裕度，划定安全边界；