[发明专利]一种机车牵引电机轴承退化监测方法

摘要

机车牵引电机轴承退化监测方法，包括：测量电机轴承获得全寿命时域振动信号u(i)；基于该信号提取多个时域特征、多个频域特征和多个时频域多维特征构成高维特征集，归一化处理；从正常运转期、早期故障、故障发展期三方面，对该高维特征集优选出三类各10个特征，分别使用自编码网络进行去冗余处理得到三个特征x1、x2、x3，再用马氏距离公式进行样本间距离求取，得到每个样本之间的马氏距离dij，计算相似系数αij和相似系数均值Mi；初步构建自适应邻域K并修正，修正后的进行LLE融合指标构造，得到融合指标Z并进行处理及指数拟合，计算指数拟合参数，得到最终的融合指标；利用最终的融合指标确定正常运转期、早期故障期、故障发展期和失效期四个退化阶段的划分阈值。

主权项

1.一种机车牵引电机轴承退化监测方法，所述方法包括以下模块：第一步骤(S1)中，通过测量牵引电机轴承以获得其全寿命时域振动信号u(i)；第二步骤(S2)中，基于所述全寿命时域振动信号u(i)提取多个时域特征、多个频域特征和多个时频域特征构成高维特征集，时域特征至少包括均方根值特征T₉，其为u(i)表示全寿命时域振动信号的样本点，i＝1，2，3，...，N；N表示全寿命时域振动信号u(i)的样本点总数；第三步骤(S3)中，归一化处理高维特征集，基于均方根值特征，将全寿命时域振动信号u(i)按照三个划分阈值μ₁、μ₂、μ₃分为四个阶段：正常运转期、早期故障期、故障发展期和失效期；全寿命时域振动信号u(i)四个阶段对应的数据范围为：正常期对应数据范围为早期故障数据范围为故障发展期数据范围为失效期数据范围为以上，其中，u(1)为全寿命时域振动信号u(i)中的第1个样本点，u(N)为全寿命时域振动信号u(i)中的最后一个样本点，为三个划分阈值对应的全寿命时域振动信号u(i)中的样本点；第四步骤(S4)中，采用综合加权评价准则对高维特征进行优选，分别优选出正常运转期表征性良好的特征、早期故障期表征性良好的特征、故障发展期表征性良好的特征三类特征预定个数特征，对上述三类具有良好不同阶段指示性能的指标分别采用自编码网络去冗余，提取其一维低维特征，得到正常运行期表征性良好的特征、早期故障指示性良好的特征、发展期指示性良好的特征，记为x₁、x₂、x₃；第五步骤(S5)中，将所述优选出的三个特征x₁、x₂、x₃用马氏距离公式进行样本间距离求取，得到每个样本之间的马氏距离d_ij，基于马氏距离d_ij计算相似系数α_ij和相似系数均值M_i；相似系数α_ij和相似系数均值M_i初步构建自适应邻域K；使用高斯核概率密度算法修正自适应邻域K；使用修正后的自适应邻域K进行局部线性嵌入(LLE)融合指标构造，得到最终的融合指标z，所述融合指标进行初步处理及指数拟合，计算指数拟合参数，得到最终的融合指标；由该指标确定正常运转期、早期故障期、故障发展期和失效期四个退化阶段的划分阈值。