CN110056640B - 基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法,可通过边缘计算实时提取并且无线传递加速度数据核心特征，并基于此提出涵盖时域、频域、时频域的减速机故障诊断方法，具体方法及系统包括：信号采集，采集减速机的加速度、电流与转速信号；信号数据处理，对采集到的加速度与转速信号进行处理，实现特征值提取，得到特征数据集；分类处理，根据减速机型号、电流和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度信号进行分类；采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。现有技术相比，特征值种类齐全；数据分类清晰；数据量小；无线传输便捷，适合大规模普及。

Description

基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法

技术领域

本发明涉及机械故障诊断技术领域，具体来说是一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法及系统。

背景技术

减速机是机械设备的关键部分，它的运行状况直接影响整个机器或机组的工作，减速机中的齿轮又是减速机的核心，它的缺陷与失效直接影响减速机乃至整个机械设备的安全稳定运行。减速机故障的原因有多种：零部件的磨损、疲劳、腐蚀等引起的故障；设计结构不合理、强度、刚度不够、某些涉及技术条件要求过低引起的故障；制造不当引起的故障；操作、维护不当引起的故障；装配不合理、维修不发引起的故障；零部件配合精度被破坏而引起的故障等。其中较多是的由于零部件磨损、老化、调整不发、使用不合理引起的故障。在减速机的故障中，齿轮本身的故障占的比重最大，约为60％。

在减速机故障中，减速机及齿轮、齿轮箱、轴承等的故障均可以通过振动现象反映出来。针对不同行业的减速机选择适合的信号采集传感器以及不同的信号提取方式可以采集和提取到能反映设备故障的振动信号。在这些低频、中频、高频振动信号中，包含了设备运行异常以及各类故障的有用信息。通过分析、处理这些信息，可以确定设备的故障状况。

发明专利201611184261.9提出了一种起重装备减速机运行状态监测方法及系统，对于加速度信号设置预警值，在判断加速度信号超过预警值时执行报警。但该专利仅使用简单的预警值进行故障诊断，可能造成误判，故障诊断不够准确。

发明专利200910197909.X提出了一种数控机床故障诊断系统及其方法，对振动信号进行进域和频域分析，通过快速傅里叶变换和小波包变换生成振动频谱图，通过观测振动频谱图，识别故障来源。但该专利并没有给出故障诊断具体的实现过程，且观测振动频谱图具有一定的人为性质，受人为因素的影响。

综上，现有技术中对于原始加速度信号的分析，大多是时域或频域的单独分析，特征值不够全面，数据分析并不全面；使用小波分析，未能考虑高频数据的分析；故障诊断时未能考虑减速机故障的实际情况；边缘计算未能考虑复杂度，以及在嵌入式硬件上的完成情况。

故障诊断的目标是确定故障位置和故障类型。传统最简单的方法是根据特征值是否超过特定的阈值来判断。这种方法最大的缺点是只针对特定的问题，难以在其他问题上通用。虽然特征值通常能显示出故障，但是很难定义针对特定问题的确定性阈值。

现存大多数方法在受限于诊断类型少，诊断方法过于简单以外，因为在边缘计算层面缺乏考虑和科学设计，普遍存在通信数量大，通信资费高的问题，成为所提方法大规模实战应用事实上的瓶颈，因此亟需解决。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法及系统，在实现全面高效的减速机故障位置和故障类型诊断的同时，有效利用传感器边缘端计算智能进行科学快速的边缘计算，确保通信资源只用来传递最核心的特征数据，大幅度降低通信数据量和通信资费，让整套方法的大规模实际应用成为可能。

本发明通过以下技术方案来解决上述技术问题：

一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，包括以下步骤：

信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；

信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；

无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；

分类处理，服务器根据减速机型号、电流信号和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度数据进行分类；

机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

优选的，所述信号采集具体为：

在输入轴的轴承座和输出轴的轴承座上都安装有边缘节点，高精度加速度传感器集成在边缘节点内部；

光电转速计外接在减速机的输入轴轴承座的边缘节点上；

电流信号由电流传感器采集，外接在单独的边缘节点上。

优选的，所述信号数据处理具体为：

在嵌入式边缘硬件上，通过对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。

优选的，时域特征值提取具体为：

原始加速度信号中提取的时域特征值用加速度有效值S_RMS来表示。

时域同步平均信号特征值提取具体为：

对原始加速度信号以减速机旋转周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加平均，即可得到时域平均信号；时域同步平均信号特征值包括峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

时域同步平均信号频谱幅值提取具体为：

假设减速机有k个齿轮，频率包括减速机各个齿轮的转频f₁,f₂...,f_k以及各级齿轮之间的一阶啮合频率(M₁f₁,M₁f₂...,M₁f_k-1),二阶啮合频率(M₂f₁,M₂f₂...,M₂f_k-1)...,j阶啮合频率(M_jf₁,M_jf₂...,M_jf_k-1)，

原始加速度信号通过傅里叶变换得到的频谱幅值包括

和(A_M1f1,A_M1f2...A_M1fk-1)，(A_M2f1,A_M2f2...A_M2fk-1)...，(A_Mjf1,A_Mjf2...A_Mjfk-1)；

时频域特征值提取具体为：

峭度值K_s(A)、偏度值S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)；其中：A表示进行各个层次小波包分解后的信号集合。

优选的，机器学习具体为：

根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述基准特征数据集包括以下特征值：

1)原始时域信号的有效值S_RMS；

2)时域同步平均信号的峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

3)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮转频的幅值

4)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值

5)原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值峭度K_s(A)、偏度S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)。

采集减速机在正常工作下和在不同故障情况下的特征数据集，将数据集输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。

本发明还提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断系统，包括

信号采集模块，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；

信号数据处理模块，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；

无线传输模块，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；

分类处理模块，服务器根据减速机型号、电流信号和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度信号进行分类；

机器学习模块，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

优选的，所述信号数据处理模块，在嵌入式边缘硬件上，对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。

优选的，机器学习模块根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述特征数据集包括以下特征值：

1)原始时域信号的有效值S_RMS；

2)时域同步平均信号的峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

3)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮转频的幅值

4)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值

5)原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值峭度K_s(A)、偏度S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)。

采集减速机在正常工作下和在不同故障情况下的特征数据集，将数据集输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。

本发明的优点在于：

本发明提出一种基于加速度信号和边缘计算的减速机故障无线诊断方法，包括采用传感器硬件节点实现高精度加速度信号采集；在嵌入式边缘硬件上，用时域、频域和时频域的信号处理算法，压缩数据量，实现特征值提取；将核心特征数据通过无线传输到远程服务器；服务器对不同型号、不同工况减速机的加速度数据进行分类；采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

对于原始加速度信号的分析，不局限于时域或频域的单独分析，使用时域+频域+小波包变换的多重分析，频域分析涉及低频部分和高频部分，信号的特征值选取更加全面，故障诊断更加精确；

边缘算法复杂度低，可在目前市场上主流的绝大部分嵌入式硬件节点中完成；

采用高精度的传感器硬件采集加速度信号，采样率达到30KHz，采集数据精确，可以覆盖减速机典型故障频率范围；

减速机典型故障频率分布在1-10KHZ之间，利用当前存在的有线系统，会带来通信数据量大和价格昂贵的问题，无法大规模普及。而将高精度的加速度传感器集成在边缘节点硬件中，并使用边缘节点硬件中的中央处理单元进行边缘计算，提取加速度信号的核心特征，有效降低了通信量和成本，使大规模实际应用成为可能；

在一台减速机上对两个边缘节点的特征值进行数据融合，故障诊断更精准；

故障诊断方法采用全机器自动诊断，无需人为干预，排除了人为因素的干扰；

采用无线传输核心特征数据，非常便捷。

附图说明

图1为本发明实施例基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法的流程图。

具体实施方式

为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：

如图1所示，一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，包括以下步骤：

步骤1.信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号。

信号采集主要包括加速度信号的采集、转速信号的采集和电流信号的采集。

加速度信号由定制化的高精度传感器采集，采样率达到30KHz，采集数据精确。将高精度加速度传感器封装到集成的边缘节点硬件中，边缘节点使用定制的金属外壳，结构小巧，可以用螺丝、胶黏剂或磁铁安装，非常方便安装到减速机上。

一台减速机配有两个集成加速度传感器的边缘节点硬件，分别安装在输入轴的轴承座和输出轴的轴承座上。本发明将输入轴的轴承座上的边缘节点设置为减速机的主节点，将输出轴的轴承座上的边缘节点设置为减速机的子节点。

转速信号的采集采用光电转速计，不需要接触减速机的转动轴即可测得转速。光电转速计外接在输入轴轴承座的边缘节点上。

电流信号由电流传感器采集，外接在单独的边缘节点上。

步骤2.信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集。

关于边缘计算硬件平台

边缘计算平台采用嵌入式硬件，处理器主频1.2GHZ，内存128M。节点数据采集上来以后可以直接在节点上进行边缘计算，不需要将大量原始数据传输到远程服务器上做运算，在保证计算精确的条件下明显降低了通信数据传输量，减轻了网络带宽压力，并极大降低通信资费，让本方法在工业减速机大规模实战应用成为可能。

对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、频域特征值(即时域同步平均信号频谱)和时频域特征值(即原始加速度信号经小波包分解后得到特征值)。

时域特征值提取具体为：

原始加速度信号中提取的时域特征值用加速度有效值S_RMS来表示。

时域同步平均信号特征值提取具体为：

对原始加速度信号以减速机旋转周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加平均，即可得到时域平均信号。时域同步平均信号特征值包括：峭度K_s，对冲击信号特别敏感，适用于表面损伤类故障；偏度S_k，是统计数据分布非对称程度的数字特征；振幅因数C_f，能恰当反应尖峰的相对大小，适用于诊断离散型缺陷；形状因数S_f，为有效值与平均值之比；方差V_a，用来度量信号的离散程度；脉冲因数I_f，为峰值与平均值之比；平均值M_a，为信号平均值。

频域特征值(时域同步平均信号频谱幅值)提取具体为：

假设减速机有k个齿轮，频率包括减速机各个齿轮的转频f₁,f₂...,f_k以及各级齿轮之间的一阶啮合频率(M₁f₁,M₁f₂...,M₁f_k-1),二阶啮合频率(M₂f₁,M₂f₂...,M₂f_k-1)...,j阶啮合频率(M_jf₁,M_jf₂...,M_jf_k-1)，

原始加速度信号通过傅里叶变换得到的频谱幅值包括

和

时频域特征值提取具体为：

对原始加速度信号做多层小波包分解，相当于将信号在频率上进行分段，对每个层次分解后的小波包系数计算上述的7种时域特征值，具体包括峭度、偏度、振幅因数、形状因数、方差、脉冲因数、平均值。

经过前文所述的的小波包分解和时域特征值的计算过程能得到的特征值有：

峭度值K_s(A)、偏度值S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)；其中：A表示进行各个层次小波包分解后的信号集合。

由于一台减速机上安装有两个边缘节点，分别采集加速度信号，并进行边缘计算，得到特征值，因此，在两个边缘节点均得到特征值后，将子节点的特征值通过自组网传输至主节点上，由主节点收集并汇总该减速机上的所有特征值。

在边缘硬件上运行上述特征提取算法的可行性分析：加速度数据采样率为30kHz，假如连续采集10s的数据，原始数据就有300k个点，一个点占用2个字节，需要占用的内存为600kB。时域特征值计算不需要额外占用内存；FFT运算需要将原始整数值转换为浮点型进行运算，需要占用原始数据2倍的内存，为1200k；小波包分解(同样为浮点型运算)假如为3层，小波包系数需要的存储空间为3*1200k＝3600k。每次运算完可以释放上次运算所占用的内存，最大占用内存估计为2M左右。内存10M以上的处理器都可以做到上述运算，主流的边缘节点内存都没有问题，加上主频都比较高，运算速度不会成为问题。

从运算速度和占用内存来分析，上述算法不会占用太多处理器资源，在主流边缘节点上运行是完全可行的。在边缘节点上运算大大压缩了数据量，保留了加速度信号的核心特征，降低了通信资费，使得无线传输数据成为可能。

步骤3.无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器。

主边缘节点内部集成4G模块，4G模块将转速数据、电流数据和加速度信号经过边缘计算得到的特征值数据传输到远程服务器。

步骤4.分类处理，服务器对不同型号、不同工况的减速机的加速度特征数据进行分类。

减速机型号多样，振动情况也不一样，需要进行分类，可采用人工分类，或自动分类。自动分类算法为现有技术，不再详述。另外，同一型号减速机不同的时间工况有可能不一样，工作状况可以用转速、负载来区分。不同的工况测得的振动信号肯定是有差别的，如果不做分类的话，大量的数据耦合在一起，难以区分正常信号与故障信号。所以振动数据用减速机型号、转速和负载来区分。

本发明中，减速机型号可在设备管理查询，并提前录入机器型号；转速由主边缘节点外接的光电转速计测得；设备负载可由边缘节点外接的电流传感器测得。服务器根据设备型号、转速和电流对加速度特征数据进行分类。

表1

减速机型号	转速(r/min)	负载(N·m)
			A	800	60
A	800	80
			A	1000	60
A	1000	80
			B	800	60
B	800	80
			B	1000	60
B	1000	80

步骤5.机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

机器学习具体为：

根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述特征数据集包括以下特征值：

1)原始时域信号的有效值S_RMS；

2)时域同步平均信号的峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

3)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮转频的幅值

4)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值

5)原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值峭度K_s(A)、偏度S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)。

根据不同的故障类型对数据进行分类，如表2所示。

表2故障分类

正常工作	齿轮断齿	轴不平衡	轴弯曲	联轴器损坏	轴承内圈缺陷
						特征数据集	特征数据集	特征数据集	特征数据集	特征数据集	特征数据集

将处于正常状态的减速机特征数据集和故障状态的特征数据集，输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。最终根据建立的故障诊断模型对减速机进行故障诊断。

本实施例还提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机故障无线诊断系统，包括

信号采集模块，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；

信号数据处理模块，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；所述信号数据处理模块通过对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。

无线传输模块，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；

分类处理模块，服务器对不同型号、不同工况的减速机的加速度信号进行分类；

机器学习模块根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述特征数据集包括以下特征值：

1)原始时域信号的有效值S_RMS；

2)时域同步平均信号的峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

3)频域特征值(时域同步平均信号频谱)对应减速机齿轮转频的幅值

4)频域特征值(时域同步平均信号频谱)对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值

5)时频域特征值(原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值)峭度K_s(A)、偏度 S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)。

采集减速机在正常工作下和在不同故障情况下的特征数据集，将数据集输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (3)

1.一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；

信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值；

时域特征值提取具体为：

原始加速度信号中提取的时域特征值用加速度有效值S_RMS来表示；

时域同步平均信号特征值提取具体为：

对原始加速度信号以减速机旋转周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加平均，即可得到时域平均信号；时域同步平均信号特征值包括峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

时域同步平均信号频谱幅值提取具体为：

假设减速机有k个齿轮，频率包括减速机各个齿轮的转频f₁,f₂...,f_k以及各级齿轮之间的一阶啮合频率(M₁f₁,M₁f₂...,M₁f_k-1),二阶啮合频率(M₂f₁,M₂f₂...,M₂f_k-1)...,j阶啮合频率(M_jf₁,M_jf₂...,M_jf_k-1)，

原始加速度信号通过傅里叶变换得到的频谱幅值包括

和

时频域特征值提取具体为：

峭度值K_s(A)、偏度值S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)；其中：A表示进行各个层次小波包分解后的信号集合；

无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；

分类处理，服务器对不同型号、不同工况的减速机的加速度数据进行分类；

机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

2.根据权利要求1所述的一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：所述信号采集具体为：

在输入轴的轴承座和输出轴的轴承座上都安装有边缘节点，高精度加速度传感器集成在边缘节点内部；

光电转速计外接在减速机的输入轴轴承座的边缘节点上；

电流传感器外接在单独的边缘节点上。

3.根据权利要求1所述的一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：

机器学习具体为：

根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述特征数据集包括以下特征值：

1)原始时域信号的有效值S_RMS；

2)时域同步平均信号的峭度K_s、偏度S_k、振幅因数C_f、形状因数S_f、方差V_a、脉冲因数I_f、平均值M_a；

3)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮转频的幅值

4)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值

5)原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值峭度K_s(A)、偏度S_k(A)、振幅因数C_f(A)、形状因数S_f(A)、方差V_a(A)、脉冲因数I_f(A)、平均值M_a(A)；其中A表示进行各个层次小波包分解后的信号集合；

采集减速机在正常工作下和在不同故障情况下的特征数据集，将数据集输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。

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