[发明专利]一种矿井提升机传动部件中轴承故障诊断方法

说明书

发明提供了一种矿井提升机传动部件中轴承故障诊断方法，通过振动加速度传感器采集轴承正常状态时和故障状态时振动信号，并将所采集到的模拟信号转换为数字信号；然后将将所数字信号采用集合经验模态分解样本熵特征提取方法，得到轴承在正常状态下和故障状态下的信息熵H（X_i）和H^f1（X_i），并对H（X_i）和H^f1（X_i）进行比对，从而诊断轴承故障。本发振动加速度传感器明将采集到的相关数字信号采用集合经验模态分解法提取数据，并进行EEMD分解，得到传感器实际输出与期望输出的数据残差ri，通过残差ri计算得到相应信息熵，通过对信息熵的比对即可实现滚动轴承的故障诊断，从而提高了矿井提升机整个传动部件的可靠性和安全性。

技术领域

本发明属于轴承故障诊断技术领域，涉及一种矿井提升机传动部件中轴承故障诊断方法。

背景技术

矿井提升机指得是采矿工程专业中建立联系井下工作与井上地面的一个运输机械。在矿井中，矿井提升机是煤矿井下工作和井上地面的作业自动化机械。矿井提升机主要包括由三相电机、减速机、卷筒(或滑动摩擦轮)、制动系统、深度的警示标志软件管理系统、移动测速速度限制系统和操作软件系统等组合而成。

目前对矿机提升机中轴承异常检测以机器学习为主导的相关算法已成功应用，但该方法容易忽略了滚动轴承可能出现的一些早期故障，从而使得整个矿机提升系统出现安全性和可靠性问题。

发明内容

本发明的目的在于针对现有技术存在轴承早期故障难以诊断的问题，提供一种可诊断轴承早期故障的矿井提升机传动部件中轴承故障诊断方法。

为此，本发明采取如下技术方案：

一种矿井提升机传动部件中轴承故障诊断方法，包括以下步骤：

（1）通过振动加速度传感器采集轴承正常状态时和故障状态时振动模拟信号，并将所采集到的模拟信号转换为数字信号；

（2）将数字信号采用集合经验模态分解样本熵特征提取方法，得到轴承在正常状态下的信息熵H（X_i）和故障状态下的信息熵H^f1（X_i）；

（3）将轴承正常状态下与故障状态下的信息熵进行比对：H（X_i）- H^f1（X_i）。

进一步地，所述步骤（1）中对采集到的振动模拟信号通过信号调理以及A/D转换成为数字信号，然后将数字信号进行实时处理。

进一步地，所述步骤（2）中对实时处理后的数字信号采用集合经验模态分解法提取数据，得到传感器实际输出与期望输出的数据残差r_i，通过数据残差r_i计算出振动加速度传感在轴承正常状态以及故障状态时的信息熵H（X_i）和H^f1（X_i），其计算公式为：

（1）

式中，为多元正态分布的协方差矩阵，n为数据维数。

进一步地，所述公式（1）引入H（X_i）-H^f1（X_i），得到

（2）

式中：为轴承发生故障时的概率密度函数。

进一步地，所述公式（2）符合K-L散度的表达式，即

（3）

进一步地，所述对计算公式（1）引入马哈拉诺比斯变换得到改进后的公式：

（4）

式中：为多元正态分布的协方差矩阵，n为数据维数。

将公式（4）引入公式（3）中得到：

（5）