CN109238713A - 一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置 - Google Patents

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刘晓鹏
吴晋
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    • G01M13/04—Bearings
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    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明公开了一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，采用声学诊断技术、深度学习技术和计算机网络技术，通过对运行中车辆轴承噪声信号的采集和分析，识别轴承的工作状态，可提供有效的轴承内部早期故障诊断结果，在热轴之前发现轴承故障，对轴承不同部位的故障预先建立复杂的数学模型，可以判断轴承内套、外套、滚柱等主要部位的裂纹、剥离、磨损、腐蚀等故障，从而实现了滚动轴承早期故障的在线诊断。

Description

一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置
技术领域
本发明涉及一种轴承故障诊断装置，特别涉及一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置。
背景技术
滚动轴承用于大量的机器的旋转设备，在车辆的主轴中一般也使用滚动轴承。但是滚动轴承也是所有机械零件中最容易损坏的部位，涉及到旋转的故障，其中30%都是由于轴承出现问题而引起的。当轴承缺少润滑油的润滑作用后，在运行过程中就会出现轴承内套、外套、滚柱等主要部位的裂纹、剥离、磨损、腐蚀等故障，所以对轴承故障的诊断是一种必要的技术。
发明内容
因此，本发明的目的在于提供一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置。通过对运行中的货车轴承噪音信号的采集和分析，识别出轴承的工作状态。
为实现上述目的，本发明的一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，包括：
车辆信息采集模块，用于采集运行中车辆轴承噪声信号；
信号处理主机，与所述车辆信息采集模块以及智能识别服务器进行通讯，用于接收车辆信息采集模块发送的车辆轴承噪声信号，对车辆轴承噪声信号进行处理，转换成数字信号传输到智能识别服务器；
智能识别服务器，用于识别计算信号处理主机传输过来的数字信号，分析判断出轴承的工作状态；
显示终端，用于接收智能识别服务器的诊断结果并予以显示。
所述智能识别服务器包括识别算法模块以及健康状态预测模块，所述识别算法模块用于对计算信号处理主机传输过来的数字信号进行分析，所述健康状态预测模块用于根据分析结果以及预先建立的轴承不同部位故障数学模型对轴承的工作状态进行识别，判断轴承故障，提供轴承内部早期故障诊断结果。
判断轴承故障包括判断轴承内套、外套、滚柱部位的裂纹、剥离、磨损、腐蚀故障。
所述识别算法模块使用的算法为基于历史数据的时域、空域和故障声音的机器学习模型的混合算法。
所述车辆信息采集模块包括声学传感器阵列组成的轨边列车运行声音采集阵列。
所述信号处理主机包括信号转换模块用于把采集到的噪声信号转换成数字信号和通信模块用于把信号转换模块转换的数字信号传输到智能识别服务器。
本发明的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，通过声学诊断技术、深度学习技术对货车内部轴承早期故障进行诊断，实现了滚动轴承早期故障的在线诊断。
具体实施方式
本发明公开了一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，采用声学诊断技术、深度学习技术和计算机网络技术，通过对运行中车辆轴承噪声信号的采集和分析，识别轴承的工作状态，可提供有效的轴承内部早期故障诊断结果，在热轴之前发现轴承故障。
本发明的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，包括：
车辆信息采集模块，用于采集运行中车辆轴承噪声信号；
信号处理主机，与所述车辆信息采集模块以及智能识别服务器进行通讯，用于接收车辆信息采集模块发送的车辆轴承噪声信号，对车辆轴承噪声信号进行处理，转换成数字信号传输到智能识别服务器；
智能识别服务器，用于识别计算信号处理主机传输过来的数字信号，分析判断出轴承的工作状态；
显示终端，用于接收智能识别服务器的诊断结果并予以显示。
所述智能识别服务器包括识别算法模块以及健康状态预测模块，所述识别算法模块用于对计算信号处理主机传输过来的数字信号进行分析，所述健康状态预测模块用于根据分析结果以及预先建立的轴承不同部位故障数学模型对轴承的工作状态进行识别，判断轴承故障，提供轴承内部早期故障诊断结果。
判断轴承故障包括判断轴承内套、外套、滚柱部位的裂纹、剥离、磨损、腐蚀故障。
所述车辆信息采集模块包括声学传感器阵列组成的轨边列车运行声音采集阵列。
本发明通过设置声学传感器阵列组成的组成的轨边列车运行声音采集阵列对运行中车辆轴承的噪声信号进行采集并将噪声信号传输到信号处理主机。
信号处理主机设置有信号转换模块和通信模块，信号转换模块可以将车辆信息采集模块传输过来的噪声信号转换成数字信号，并通过通信模块将数字信号输送到智能识别服务器。
智能识别服务器中设置有识别算法模块和健康状态预测模块，识别算法模块中使用的算法是基于历史数据的时域、空域和故障声音的机器学习模型的混合算法，可以将信号处理主机中传输过来的数字信号进行一系列计算，与健康状态预测模块的数据进行比对，得到所测轴承的工作状态并将结果发送到显示终端，工作人员可以在显示终端看到轴承的工作状态。
显然，上述实施例仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。

Claims (6)

1.一种用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于，包括：
车辆信息采集模块，用于采集运行中车辆轴承噪声信号；
信号处理主机，与所述车辆信息采集模块以及智能识别服务器进行通讯，用于接收车辆信息采集模块发送的车辆轴承噪声信号，对车辆轴承噪声信号进行处理，转换成数字信号传输到智能识别服务器；
智能识别服务器，用于识别计算信号处理主机传输过来的数字信号，分析判断出轴承的工作状态；
显示终端，用于接收智能识别服务器的诊断结果并予以显示。
2.根据权利要求1所述的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于：所述智能识别服务器包括识别算法模块以及健康状态预测模块，所述识别算法模块用于对计算信号处理主机传输过来的数字信号进行分析，所述健康状态预测模块用于根据分析结果以及预先建立的轴承不同部位故障数学模型对轴承的工作状态进行识别，判断轴承故障，提供轴承内部早期故障诊断结果。
3.根据权利要求2所述的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于：判断轴承故障包括判断轴承内套、外套、滚柱部位的裂纹、剥离、磨损、腐蚀故障。
4.根据权利要求2所述的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于：所述识别算法模块使用的算法为基于历史数据的时域、空域和故障声音的机器学习模型的混合算法。
5.根据权利要求1所述的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于：所述车辆信息采集模块包括声学传感器阵列组成的轨边列车运行声音采集阵列。
6.根据权利要求1所述的用于铁路货车轴承早期故障诊断的装置，其特征在于：所述信号处理主机包括信号转换模块用于把采集到的噪声信号转换成数字信号和通信模块用于把信号转换模块转换的数字信号传输到智能识别服务器。
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