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公开(公告)号：CN110749443A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911181169.0
申请日：2019-11-27
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本申请公开了一种基于高阶原点矩的滚动轴承故障诊断方法及系统，提取滚动轴承运行中正常工况和故障工况样本数据，对数据进行标准化处理；采用小波分解方法将时域信号分成五层信号；计算正常工况和三种故障工况的四阶原点矩；以向量夹角角度为特征，把计算得到的五层信号四阶原点矩组合成两个向量，分别为向量A和向量B，并计算向量A和向量B之间的夹角；确定四种工况的区分范围，计算不同数据量大小的正确率；建立正确率与数据量之间关系的指标函数，选取最优数据量大小；建立SVM支持向量机分类器，将训练样本和测试样本分别输入SVM分类器进行分类诊断。进而可以对滚动轴承故障的特征进行有效提取，提高对滚动轴承故障的识别度。
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公开(公告)号：CN109522663B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811424356.2
申请日：2018-11-27
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14
摘要： 本发明提出了一种基于有限元模型的汽轮机转子蠕变损伤实时计算方法，包括：通过有限元分析软件计算转子的温度场和应力场；提取关键部位的温度和应力数据；将蠕变损伤计算相关的温度、压力、转速以及应力数据进行归一化处理；采用多元回归方法建立蠕变应力实时计算模型；解析并拟合应力‑损伤函数关系，实时计算蠕变损伤；建立蠕变损伤实时计算系统结构。本发明可以解决现有技术中转子蠕变损伤损伤实时计算的问题，并且具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN110836776B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911352958.6
申请日：2019-12-25
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本申请公开了一种基于多层信息熵特征矩阵的轴承故障识别方法及系统，提取滚动轴承运行中的四种工况样本数据，将四种工况样本数据各采用EMD方法将时域信号分成五层信号；每层信号再分成八段计算得到8个信息熵，以四种工况平均信息熵特征矩阵为基准，另随机选取四种工况共多组测试数据进行测试，测试数据的信息熵特征矩阵与四种工况平均信息熵特征矩阵计算空间距离并进行比对，如果所述测试数据与第一工况距离最近，则所述滚动轴承状态为第一工况。基于多层信息熵特征矩阵的轴承故障识别方法的滚动轴承故障特征进行提取，对非线性、非平稳的滚动轴承故障采集的信号具有较为高的效率和准确性的特点，从而可以提高滚动轴承故障的识别度。
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公开(公告)号：CN110749443B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201911181169.0
申请日：2019-11-27
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本申请公开了一种基于高阶原点矩的滚动轴承故障诊断方法及系统，提取滚动轴承运行中正常工况和故障工况样本数据，对数据进行标准化处理；采用小波分解方法将时域信号分成五层信号；计算正常工况和三种故障工况的四阶原点矩；以向量夹角角度为特征，把计算得到的五层信号四阶原点矩组合成两个向量，分别为向量A和向量B，并计算向量A和向量B之间的夹角；确定四种工况的区分范围，计算不同数据量大小的正确率；建立正确率与数据量之间关系的指标函数，选取最优数据量大小；建立SVM支持向量机分类器，将训练样本和测试样本分别输入SVM分类器进行分类诊断。进而可以对滚动轴承故障的特征进行有效提取，提高对滚动轴承故障的识别度。
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公开(公告)号：CN111222495A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010095456.6
申请日：2020-02-17
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06K9/00 , G01M13/045
摘要： 本申请公开了一种基于小波分解和改进曼哈顿距离的滚动轴承故障诊断方法，提取滚动轴承运行中四种工况各五组样本数据并对每组进行10等分，各采用小波分解方法将时域信号分成五层信号；对每层信号变换为SDP图像；将SDP图像二值化，并提取局部矩阵，每组10个局部矩阵计算一个平均局部矩阵；对每一个局部矩阵进行去噪；计算10个局部矩阵与平均局部矩阵的改进曼哈顿距离，并提取改进曼哈顿距离最大值与最小值；计算五组样本数据的改进曼哈顿距离最大值与最小值；随机选取四种工况共300组测试数据进行测试确定工况。能够比较准确地诊断出滚动轴承正常工况、滚动轴承内圈故障工况、滚动轴承滚珠故障工况以及滚动轴承外圈故障工况。
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公开(公告)号：CN110836775A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201911352259.1
申请日：2019-12-25
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本申请公开了一种基于多维熵空间距离的滚动轴承故障识别方法及系统，采集滚动轴承正常工况和不同故障类型的原始振动信号，并选取每种工况的10组样本数据；用EMD对样本数据进行降噪处理，得到多个IMF分量；选取每种工况前5个IMF分量，分别计算每种工况每组样本数据IMF分量变换的信息熵、能量熵和排列熵，并分别计算平均值；构建三维空间，随机选取预设数量组测试数据，计算出变换之后的三种熵值，然后分别与上一步三维空间里每种工况的熵值点计算空间距离，判断测试数据与每种类型的轴承工况之间的距离，最终确定滚动轴承的工况状态。从而能够有效的提取滚动轴承的故障特征，从而提升故障识别的准确度。
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公开(公告)号：CN108760268B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201810584160.3
申请日：2018-06-08
申请人： 济南大学
摘要： 本发明提出了一种新的基于信息熵的立磨运行阶跃故障特征提取与诊断方法，包括：提取立磨运行中正常工况和故障工况样本数据；计算样本数据的信息熵；计算正常工况和故障工况的熵差值；建立Fisher分类器；将训练样本和测试样本分别输入Fisher分类器进行分类；将正常工况和故障工况进行聚类；将测试样本输入Fisher分类器进行诊断。本发明能够对立磨运行故障的特征进行有效且较为准确的提取，同时诊断的结果具有比较高的精准度。
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公开(公告)号：CN108444713B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201810436736.1
申请日：2018-05-09
申请人： 济南大学
IPC分类号： G01M13/045
摘要： 本发明提出了一种新的基于Daubechies小波能量基的滚动轴承故障特征提取方法，包括：对滚动轴承振动信号进行Daubechies小波分解重构；根据设定的误差值确定重构小波层数i；提取比重最大的前i层Daubechies小波进行正交规范化；计算前i层Daubechies小波功率谱，建立故障模式分类空间；计算不同工况下时域信号在故障模式分类空间中的投影坐标，并标定故障特征；采用支持向量机对不同工况信号特征进行空间划分，划分故障模式分类空间中的故障特征区域；对新获取的工况信号进行Daubechies小波分解、重构、正交规范化、计算功率谱、计算故障模式分类空间坐标、判定所在故障特征区域。本发明可以对滚动轴承单点故障特征信号进行有效提取，并且诊断结果具有较高的精确度。
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公开(公告)号：CN109543626A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811424359.6
申请日：2018-11-27
申请人： 济南大学
摘要： 本发明提出了一种新的机械装备旋转部件轴心轨迹识别方法，包括：将得到的轴心轨迹进行旋转，每次的旋转角度为45°；基于二维形状不变矩法对轴心轨迹进行特征提取；基于傅里叶描述子法对轴心轨迹进行特征提取；将得到的不变矩和傅里叶描述子扩大至同量程，并将其分别拟合为多项式函数；求轴心轨迹两条拟合曲线的交点；运用支持向量机区分不同状态的轴心轨迹交点；求待识别轴心轨迹的特征交点，进行分类，得到识别结果。本发明可以对机械装备旋转部件的轴心轨迹进行有效识别，并且结果具有较高的精度。
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公开(公告)号：CN109522663A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811424356.2
申请日：2018-11-27
申请人： 济南大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明提出了一种基于有限元模型的汽轮机转子蠕变损伤实时计算方法，包括：通过有限元分析软件计算转子的温度场和应力场；提取关键部位的温度和应力数据；将蠕变损伤计算相关的温度、压力、转速以及应力数据进行归一化处理；采用多元回归方法建立蠕变应力实时计算模型；解析并拟合应力-损伤函数关系，实时计算蠕变损伤；建立蠕变损伤实时计算系统结构。本发明可以解决现有技术中转子蠕变损伤损伤实时计算的问题，并且具有较高的精度。
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