CN112326246A - 基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法 - Google Patents

Abstract

一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，包括：信号采集，通过传感器获得轴承的振动信号；获得监测指标，使用单个旋转周期内振动信号的均方根作为敏感特征，即监测指标；建立健康状态数据分布模型，使用所述监测指标利用核密度估计获得所述轴承在安全运行状态下的概率密度分布模型置信区间；获得当前状态样本概率分布，通过当前状态的监测指标样本获得当前状态样本概率分布；获得健康状态偏离度，将所述当前状态的新的监测指标样本与所述概率密度分布模型做实时比较，并计算当前状态的所述监测指标样本与所述概率密度分布模型的健康状态偏离度；以及安全状态评估，使用所述健康状态偏离度对所述轴承的安全状态进行评估。

Description

基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法

技术领域

本发明涉及一种轴承安全健康状态在线监测方法，更具体地涉及利用旋转周期数据及核密度估计技术判断轴承是否处于安全健康状态的方法

背景技术

旋转机械作为工业机械设备中必不可少的通用部件，在航空航天、电力系统等大型工业设备中起着至关重要的作用。轴承，例如滚动轴承等，作为最广泛使用的旋转机械之一，其运行状态影响着整台设备是否正常运行。其工作状态一旦出现异常，轻则引起设备整体性能下降，重则可能导致严重的事故及经济损失。因此，保证轴承长期稳定的处于安全健康状态下运行，对延长设备整体的使用寿命，增加设备运行安全性及耐久性有着重要意义

目前，大多数轴承的状态监测及检修方法采用的是离线方法和定期检测方法，这种方法可以有效识别轴承是否出现异常，但仅能做到事后分析，即对已经发生的异常现象进行识别，无法满足实时在线评估的需求。因此需要寻求基于主动安全保障理念的轴承实时运行状态在线监测方法，关注轴承状态的渐进变化趋势，以尽可能准确地确定预防维修的时机，使得轴承的实际使用时间能够被充分利用。

此外，由于受到环境因素及测量误差的影响，在不同采样时间得到的轴承状态参数往往具有一定的波动性和随机性。即随着轴承运行及状态的变化，监测参数的概率密度分布会发生一定的偏移。核密度估计(Kernel Density Estimation，KDE)作为一种参数概率密度函数，能够准确表述参数概率密度分布发生的偏移。而Hu在文献《A probabilityevaluation method of early deterioration condition for the criticalcomponents of wind turbine generator systems》(Y.Hu,H.Li,X.Liao,E.Song,H.Liu,Z.Chen,A probability evaluation method of early deterioration condition forthe critical components of wind turbine generator systems,MECH SYST SIGNALPR,76-77(2016)729-741)中的健康状态划分方法涉及对健康状态进行评估的相关依据。基于此，为了实现轴承实时运行状态在线监测，本发明提供了一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法。

发明内容

轴承是众多旋转机械的关键部件，往往工作在较为极端的环境下，其运行状态影响着整个机械设备的运行可靠性。为改变传统的定时或事后维修的监测方法，实现轴承故障的主动预防，需要在轴承运行过程中，监测其运行状态是否偏离其健康状态，同时检测其性能退化程度或状态偏离程度，为现场工作人员提供维修决策参考，以最大限度利用轴承寿命，避免事故的发生。

为了实现上述目的，本发明的实施方式提出一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法。

根据本发明的一个实施方式的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法包括以下步骤：信号采集，通过传感器获得轴承的振动信号，并通过所述振动信号获得所述轴承在单个旋转周期内的采样点数；获得监测指标，使用单个旋转周期内振动信号的均方根作为敏感特征，该敏感特征即监测指标；建立健康状态数据分布模型，使用所述监测指标利用核密度估计获得所述轴承在安全运行状态下的概率密度分布模型作为健康状态数据分布模型，并计算其置信区间；获得当前状态样本概率分布，通过当前状态的新的监测指标样本获得当前状态样本概率分布；获得健康状态偏离度，将所述当前状态的新的监测指标样本与所述概率密度分布模型做实时比较，并计算当前状态的所述监测指标样本与所述概率密度分布模型的健康状态偏离度；以及安全状态评估，使用所述健康状态偏离度对所述轴承的安全状态进行评估。

在一个可选的实施方式中，所述信号采集的步骤中通过传感器获得轴承的振动信号包括获得所述传感器的采样频率和所述轴承的转速

在一个可选的实施方式中，在建立健康状态数据分布模型的步骤中所使用的监测指标为所述轴承安全运行初始时所获取的监测指标。

在一个可选的实施方式中，所述获得当前状态样本概率分布的步骤包括将所述监测指标中一定数量的连续周期内的监测指标作为一个监测指标样本，并对该监测指标样本进行核密度估计运算获得该监测指标样本的概率密度分布和置信区间。

在一个可选的实施方式中，所述获得健康状态偏离度的步骤包括计算所述当前状态的新的监测指标样本与健康状态数据分布模型之间的累计概率与条件概率，该条件概率表示所述轴承的健康状态偏离度。

在一个可选的实施方式中，所述安全状态评估步骤包括根据一定的状态划分准则，对轴承当前的安全健康等级做出合理评估。

根据本发明的一个实施方式的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法包括首先通过传感器得到监测轴承的振动信号，并计算单个轴承旋转周期内的采样点数。接着计算每个旋转周期内振动信号的均方根(RMS)作为敏感特征，即监测指标。利用KDE得到轴承安全运行状态下的概率密度分布模型及置信区间，作为健康状态数据分布模型和健康状态样本的置信区间，并将当前状态得到的新的数据与安全运行状态下的健康状态数据分布模型做实时比较。在此基础上，计算当前状态的指标样本与健康状态数据分布模型的偏离度，作为轴承的安全状态评估指标。在对轴承进行安全健康状态监测的同时，为后续健康管理等提供相应的技术依据。

根据本发明的另一个实施方式提供了一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其具体的方法步骤如下：

步骤一：信号采集：通过布置振动传感器实时采集轴承的振动信号，并得到传感器采样频率f_c及轴承的当前转速n_r；

步骤二：计算监测指标：通过采样频率f_c和转速n_r得到轴承单个采样周期T内的采样点数N，计算每个周期内数据的RMS作为敏感特征，即监测指标C；

步骤三：建立健康状态模型：取正常运行状态下的g次采样间隔的数据作为健康样本，利用KDE得到这些数据的概率密度分布作为健康状态数据分布模型，并得到健康状态样本的置信区间；

步骤四：当前状态样本概率分布：将每连续的M个周期内的监测指标作为一个样本，得到每一个样本的概率密度分布；

步骤五：计算健康状态偏离度：计算当前采样得到样本与健康状态模型之间的累计概率P_L与条件概率P_T，其中条件概率P_T用来代表轴承的健康状态偏离度，并根据计算结果判断当前状态是否超出轴承的安全运转范围；

步骤六：安全状态评估：根据一定的状态划分准则，对轴承当前的安全健康等级做出合理评估，以指导进一步的维修工作。

在另一个可选的实施方式中，在步骤二中所述的“单个采样周期T内的采样点数N”，可指轴承旋转一周，传感器所采集到的采样点数，其计算方式如下：

式中，f_c为传感器的采样频率，单位Hz；n_r为轴承的旋转速率，单位r/min。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“KDE”，可指核密度估计技术，即一种通过非参数估计建立状态变化程度的概率密度函数的方法。实际工程应用中，采集到的数据样本的概率分布往往是未知的，因此使用KDE分析这一类缺乏先验知识的分布规律更为合适。本次处理的数据均为一维数据，相应的核密度估计公式如下：

其中，h为带宽且h＞0，K为一个非负函数称为核函数；x_i为该组数据中的第i个RMS值，x为该组数据中所有RMS的平均值，n为该组数据的总数。这里采用高斯函数为核函数，即

带宽h选取为均方积分误差(MISE)最小时的值，即：

h_M＝min{E[∫(f_h(x)-f(x))]²dx}。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“健康状态样本的置信区间”，主要是指在显著性水平α下监测指标RMS的双向置信区间，即[C_min,C_max]，应满足以下条件：

P_L(C_min＜C＜C_max)＝1-α

式中，α∈(0,1)，P_L为样本的累计概率。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“健康状态数据分布模型”，可指轴承在健康状态下监测指标的概率密度分布。如图1所示，f₁为健康状态下轴承的概率密度函数曲线，C_M1为健康状态模型所对应的监测指标中心值，C_max和C_min分别代表了健康状态下监测指标的最大值及最小值。f₁曲线表明了轴承在正常健康状态下的数据分布范围。

在另一个可选的实施方式中，在步骤四中所述的“当前状态样本概率分布”，主要是指轴承在当前状态下所得到的监测指标的概率分布，如图1所示，f_j为当前状态下轴承的概率密度函数曲线，C_Mj为当前状态模型所对应的监测指标中心值。δ为C_M1与C_Mj之间的绝对差值，δ越大，则曲线f_j与f₁的重叠部分越小，即当前状态偏离健康状态的程度越大。

在另一个可选的实施方式中，在步骤五中所述的“健康状态偏离度”，主要是指当前状态偏离健康状态的程度，在本发明中，偏离度主要由曲线f_j与f₁的条件概率P_T表示。利用正常健康状态指标的置信区间[C_min,C_max]及第j个监测样本的概率密度曲线，可以得到当前状态样本的累计概率P_L：

式中，j表示第j个监测样本，由此可以计算该样本的条件概率，即偏离度P_T。偏离度P_T的值越大，表明轴承当前运行状态偏离健康状态的程度越大，计算如下：

式中，α∈(0,1)。

在另一个可选的实施方式中，在步骤六中所述的“状态划分准则”，主要是指根据工作人员经验、设备要求或相关文献得到的轴承状态评判标准。本发明的一个实施方式中，可参考Hu等提出来的评判标准，将健康等级按如下所示进行划分：

第一等级：P_T∈[0,0.35]，健康程度为“优秀”，监测指标在安全允许的范围内变化，轴承运行状况极佳，无需任何维修工作；

第二等级：P_T∈(0.35，0.8]，健康程度为“可用”，监测指标超出安全允许范围内，在安全值及警戒值之间变化。轴承仍可以正常运行，但可以考虑提前修理或提高管控；

第三等级：P_T∈(0.8，1.0]，健康程度为“警戒”，监测指标超过警戒值，轴承性能开始出现下降，若要求轴承在安全健康状态下运行，可考虑提前停机并进行维修。

通过以上步骤，能够在轴承运行早期，仅存在少量健康状态数据的条件下，建立轴承的健康状态模型。在轴承后续运行过程中，通过健康状态偏离度，对轴承当前监测状态的健康状态做出合理评估。当轴承运转的偏离度超过一定的阈值时，认为轴承的后续运行不再处于安全、健康的工作状态，根据这一结果，对现场工作人员进行维修指导，以赢得宝贵的维修诊断时间。根据状态划分标准得到的轴承的不同健康等级，可以对不同阶段有针对性的提出对应的维修管理策略，以延长轴承乃至设备的健康安全运行时间。

本发明的实施方式至少具有以下优点。首先，本发明的实施方式采用基于KDE的轴承安全状态监测方法，能够在缺乏异常状态数据或仅存在少量健康状态数据的情况下，对轴承进行安全监测，并识别可能出现的早期异常状态。另外，本发明的实施方式通过健康状态样本及核密度估计技术，建立轴承的健康状态概率密度模型，并利用不同样本之间的条件概率得到两者的状态偏离度，用于表征当前样本与健康状态的偏离程度。此外，本发明的实施方式提供了基于旋转周期数据及核密度估计的滚动轴承安全状态监测方法，能够利用不同时刻样本间的概率密度差异，得到当前状态的健康状态偏离度，并利用事先规定的状态划分标准，得到轴承的不同健康等级，根据结果制定相应的维修管理策略，提高轴承及设备整体的安全性及使用效率。方法在实际应用中具有一定的开放性，适用于机械设备的实时故障监测与健康评估。

附图说明

结合附图及下面的详细描述，可更容易理解本发明的前述特征，其中：

图1示出了根据本发明的一个实施方式提供的不同观测样本监测指标的概率密度函数曲线变化示意图；

图2示出了根据本发明的一个实施方式提供的基于旋转周期数据及核密度估计的轴承安全状态监测方法流程图；

图3示出了应用根据本发明的实施方式的一个示例中轴承振动信号全寿命周期内监测指标RMS的变化图；

图4示出了应用根据本发明的实施方式的一个示例中轴承健康状态概率密度分布图；

图5示出了应用根据本发明的实施方式的一个示例中轴承所有观测样本分别进行核密度估计后的概率密度曲线变化图；

图6示出了应用根据本发明的实施方式的一个示例中轴承的实时数据健康状态偏离度示意图。

图中序号、符号、代号说明如下：

C：表示监测指标；

f_(C)：表示概率密度值；

C_M1：表示健康状态模型的监测指标中心值；

C_Mj：表示当前状态模型的监测指标中心值；

C_max、C_min：分别代表健康状态下监测指标安全范围的最大值及最小值；

f₁：表示健康状态模型的监测指标概率密度分布曲线；

f_j：表示当前状态模型的监测指标概率密度分布曲线；

δ：表示为C_M1与C_Mj之间的绝对差值；

KDE：表示核密度估计方法；

P_L：当前样本概率密度模型与健康状态概率密度模型之间的累计概率；

P_T：当前样本的健康状态偏离度；

X：表示观测样本。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施方式。虽然附图中显示了本公开的示例性实施方式，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

需要注意的是，除非另有说明，本发明使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。

根据本发明的一个实施方式的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法包括以下步骤：信号采集，通过传感器获得轴承的振动信号，并通过所述振动信号获得所述轴承在单个旋转周期内的采样点数；获得监测指标，使用单个旋转周期内振动信号的均方根作为敏感特征，该敏感特征即监测指标；建立健康状态数据分布模型，使用所述监测指标利用核密度估计获得所述轴承在安全运行状态下的概率密度分布模型作为健康状态数据分布模型，并计算其置信区间；获得当前状态样本概率分布，通过当前状态的新的监测指标样本获得当前状态样本概率分布；获得健康状态偏离度，将所述当前状态的新的监测指标样本与所述概率密度分布模型做实时比较，并计算当前状态的所述监测指标样本与所述概率密度分布模型的健康状态偏离度；以及安全状态评估，使用所述健康状态偏离度对所述轴承的安全状态进行评估。

在一个可选的实施方式中，所述信号采集的步骤中通过传感器获得轴承的振动信号包括获得所述传感器的采样频率和所述轴承的转速

在一个可选的实施方式中，在建立健康状态数据分布模型的步骤中所使用的监测指标为所述轴承安全运行初始时所获取的监测指标。

在一个可选的实施方式中，所述获得当前状态样本概率分布的步骤包括将所述监测指标中一定数量的连续周期内的监测指标作为一个监测指标样本，并对该监测指标样本进行核密度估计运算获得该监测指标样本的概率密度分布和置信区间。

在一个可选的实施方式中，所述获得健康状态偏离度的步骤包括计算所述当前状态的新的监测指标样本与健康状态数据分布模型之间的累计概率与条件概率，该条件概率表示所述轴承的健康状态偏离度。

在一个可选的实施方式中，所述安全状态评估步骤包括根据一定的状态划分准则，对轴承当前的安全健康等级做出合理评估。

根据本发明的一个实施方式的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法包括首先通过传感器得到监测轴承的振动信号，并计算单个轴承旋转周期内的采样点数。接着计算每个旋转周期内振动信号的均方根(RMS)作为敏感特征，即监测指标。利用KDE得到轴承安全运行状态下的概率密度分布模型及置信区间，作为健康状态数据分布模型和健康状态样本的置信区间，并将当前状态得到的新的数据与安全运行状态下的健康状态数据分布模型做实时比较。在此基础上，计算当前状态的指标样本与健康状态数据分布模型的偏离度，作为轴承的安全状态评估指标。在对轴承进行安全健康状态监测的同时，为后续健康管理等提供相应的技术依据。

根据本发明的另一个实施方式提供了一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其步骤如下：

步骤一：信号采集：通过布置振动传感器实时采集轴承的振动信号，并得到传感器采样频率f_c及轴承的当前转速n_r；

步骤二：计算监测指标：通过采样频率f_c和转速n_r得到轴承单个采样周期T内的采样点数N，计算每个周期内数据的RMS作为敏感特征，即监测指标C；

步骤三：建立健康状态模型：取正常运行状态下的g次采样间隔的数据作为健康样本，利用KDE得到这些数据的概率密度分布作为健康状态数据分布模型，并得到健康状态样本的置信区间；

步骤四：当前状态样本概率分布：将每连续的M个周期内的监测指标作为一个样本，得到每一个样本的概率密度分布；

步骤五：计算健康状态偏离度：计算当前采样得到样本与健康状态模型之间的累计概率P_L与条件概率P_T，其中条件概率P_T用来代表轴承的健康状态偏离度，并根据计算结果判断当前状态是否超出轴承的安全运转范围；

步骤六：安全状态评估：根据一定的状态划分准则，对轴承当前的安全健康等级做出合理评估，以指导进一步的维修工作。

在另一个可选的实施方式中，在步骤二中所述的“单个采样周期T内的采样点数N”，可指轴承旋转一周，传感器所采集到的采样点数，其计算方式如下：

式中，f_c为传感器的采样频率，单位Hz；n_r为轴承的旋转速率，单位r/min。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“KDE”，可指核密度估计技术，即一种通过非参数估计建立状态变化程度的概率密度函数的方法。实际工程应用中，采集到的数据样本的概率分布往往是未知的，因此使用KDE分析这一类缺乏先验知识的分布规律更为合适。本次处理的数据均为一维数据，相应的核密度估计公式如下：

其中，h为带宽且h＞0，K为一个非负函数称为核函数；x_i为该组数据中的第i个RMS值，x为该组数据中所有RMS的平均值，n为该组数据的总数。这里采用高斯函数为核函数，即

带宽h选取为均方积分误差(MISE)最小时的值，即：

h_M＝min{E[∫(f_h(x)-f(x))]²dx}。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“健康状态样本的置信区间”，主要是指在显著性水平α下监测指标RMS的双向置信区间，即[C_min,C_max]，应满足以下条件：

P_L(C_min＜C＜C_max)＝1-α

式中，α∈(0,1)，P_L为样本的累计概率。

在另一个可选的实施方式中，在步骤三中所述的“健康状态数据分布模型”，可指轴承在健康状态下监测指标的概率密度分布。如图1所示，f₁为健康状态下轴承的概率密度函数曲线，C_M1为健康状态模型所对应的监测指标中心值，C_max和C_min分别代表了健康状态下监测指标的最大值及最小值。f₁曲线表明了轴承在正常健康状态下的数据分布范围。

在另一个可选的实施方式中，在步骤四中所述的“当前状态样本概率分布”，主要是指轴承在当前状态下所得到的监测指标的概率分布，如图1所示，f_j为当前状态下轴承的概率密度函数曲线，C_Mj为当前状态模型所对应的监测指标中心值。δ为C_M1与C_Mj之间的绝对差值，δ越大，则曲线f_j与f₁的重叠部分越小，即当前状态偏离健康状态的程度越大。

在另一个可选的实施方式中，在步骤五中所述的“健康状态偏离度”，主要是指当前状态偏离健康状态的程度，在本发明中，偏离度主要由曲线f_j与f₁的条件概率P_T表示。利用正常健康状态指标的置信区间[C_min,C_max]及第j个监测样本的概率密度曲线，可以得到当前状态样本的累计概率P_L：

式中，j表示第j个监测样本，由此可以计算该样本的条件概率，即偏离度P_T。偏离度P_T的值越大，表明轴承当前运行状态偏离健康状态的程度越大，计算如下：

式中，α∈(0,1)。

在另一个可选的实施方式中，在步骤六中所述的“状态划分准则”，主要是指根据工作人员经验、设备要求或相关文献得到的轴承状态评判标准。本发明的一个实施方式中，可参考Hu等提出来的评判标准，将健康等级按如下所示进行划分：

第一等级：P_T∈[0,0.35]，健康程度为“优秀”，监测指标在安全允许的范围内变化，轴承运行状况极佳，无需任何维修工作；

第二等级：P_T∈(0.35，0.8]，健康程度为“可用”，监测指标超出安全允许范围内，在安全值及警戒值之间变化。轴承仍可以正常运行，但可以考虑提前修理或提高管控；

第三等级：P_T∈(0.8，1.0]，健康程度为“警戒”，监测指标超过警戒值，轴承性能开始出现下降，若要求轴承在安全健康状态下运行，可考虑提前停机并进行维修。

在应用根据本发明的实施方式的一个示例性实例中，采用XJTU-SY轴承的全寿命周期数据作为试验依据进行分析。轴承相关参数信息见表1。采用加速度振动传感器对测试轴承的振动信号进行采集。轴承的运转工况为转速2100r/min，径向力12kN。该样本集共包含123个样本集合，对应轴承实际寿命为123min。每个集合中有32768个样本点，取每个集合的前32000个点进行案例分析。

表1测试轴承参数

图2示出了根据本发明的一个实施方式提供的基于旋转周期数据及核密度估计的轴承安全状态监测方法流程图。以下参考图2，对应用本发明的实施方式所提供的一种旋转周期数据及核密度估计的轴承安全状态监测方法的一个示例进行说明。应用本发明的一个实施方式提供的旋转周期数据及核密度估计的轴承安全状态监测方法的示例可包括以下步骤。

步骤一：信号采集。选择PCB 352C33加速度传感器采集轴承运转过程中的振动信号，确定传感器的采样频率为f_c＝25.6kHz，采样间隔时间为1min，每次采样时间为1.28s。设定轴承的转速不变，为n_r＝2100r/min。

步骤二：计算监测指标。根据采样频率f_c，转速n_r计算得到单个周期内传感器的采样点数N，N根据相关公式计算可得：

为方便进行计算，选取800个监测点作为一组周期数据，每组周期数据中可以保证包含一个旋转周期的完整数据。由于每分钟采样32000个点，因此每分钟的采样数据可以得到40组周期数据。计算每一组周期数据的RMS作为监测指标C，如图3所示，全寿命周期共123min，因此共得到4920组周期数据，即4920个监测指标。

步骤三：建立健康状态模型。选取进入正常运行后的前3min，即前120个监测指标作为轴承运行的健康状态指标，根据核密度估计技术得到这些数据的概率密度分布图，如图4所示。根据健康状态概率密度分布模型，选取显著性水平α＝0.01，可以得到轴承在安全状态下的监测指标置信区间为[C_min,C_max]＝[0.5070,0.6586]。本领域技术人员应理解，在其它可选的实施方式中，健康状态指标的不限于正常运行，可根据需要，选择正常运行的任何时间段中的监测指标来作为健康状态指标，用于构建健康状态模型。

步骤四：当前状态样本概率分布。以任意连续10个周期的数据作为一个监测样本，对该样本进行核密度估计运算得到当前样本的概率密度分布曲线。将全寿命周期数据进行运算后，得到492条概率密度曲线，如图5所示。本领域技术人员应理解，在其它可选的实施方式中，根据需要，可选择任意适合数量的周期数据作为监测样本。

步骤五：计算健康状态偏离度。根据相关公式实时计算当前监测样本与健康状态模型之间的累计概率P_L，并根据计算P_L相应的条件概率P_T用以表示轴承当前样本与健康状态模型之间的健康状态偏离度。图6展示了不同样本与安全健康状态之间的偏离度，偏离度P_T越高说明轴承运行越不稳定，设备整体则处于异常状态。从第313个样本，即第79min就开始，轴承的偏离度稳定到1。

步骤六：安全状态评估。根据事先给定的状态划分标准，将轴承运行状态分为“优秀”、“可用”及“警戒”三个状态，如图6所示。对于该轴承，在轴承运转前期，偏离度上升剧烈，在第100个样本附近开始稳定在警戒状态。在警戒阶段，可以加大对设备的监管力度，若对设备运行状态要求较高，可以停机检查或更换新的轴承。

根据上述状态监测结果，相关工作人员可以在轴承运行状态偏离健康状态的初期，根据生产或设备运行要求，选择合适的维修管理方案，以保证整台设备具有较高的工作能力及精度。当健康状态偏离度稳定到1时，说明该轴承已经完全脱离健康安全状态，开始进入退化状态。从图6中可以看到，从313样本开始，偏离度稳定到1不变，轴承已经处于退化状态，后续将产生急剧退化直至损坏，与图3结果相符，说明该方法可以对轴承的安全状态进行监测，且根据结果对其健康状态进行评估及管理。

本发明的实施方式提供了一种基于旋转周期及核密度估计的轴承安全状态监测方法，能够在仅存在少量健康数据的条件下，对轴承的安全健康状态进行实时监测并给出合理的评估及管理建议，既有较高的实时性及敏感性。该模型不仅适用于案例中轴承的安全状态监测，还可以应用到其他旋转机械设备及其关键零部件中，为其健康评估提供合理的参考。本发明具有良好的拓展能力，为本技术领域的其他技术人员提供一定的借鉴作用。

需要说明的是，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所披露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

此外，前述仅说明了一些实施方式，可进行改变、修改、增加和/或变化而不偏离所公开的实施方式的范围和实质，该实施方式是示意性的而不是限制性的。此外，所说明的实施方式涉及当前考虑为最实用和最优选的实施方式，其应理解为实施方式不应限于所公开的实施方式，相反地，旨在覆盖包括在该实施方式的实质和范围内的不同的修改和等同设置。此外，上述说明的多种实施方式可与其它实施方式共同应用，如，一个实施方式的方面可与另一个实施方式的方面结合而实现再另一个实施方式。另外，任何给定组件的各独立特征或构件可构成另外的实施方式。

以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (6)

1.一种基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

信号采集，通过传感器获得轴承的振动信号，并通过所述振动信号获得所述轴承在单个旋转周期内的采样点数；

获得监测指标，使用单个旋转周期内振动信号的均方根作为敏感特征，该敏感特征即监测指标；

建立健康状态数据分布模型，使用所述监测指标利用核密度估计获得所述轴承在安全运行状态下的概率密度分布模型作为健康状态数据分布模型，并计算其置信区间；

获得当前状态样本概率分布，通过当前状态的新的监测指标样本获得当前状态样本概率分布；

获得健康状态偏离度，将所述当前状态的新的监测指标样本与所述概率密度分布模型做实时比较，并计算当前状态的所述监测指标样本与所述概率密度分布模型的健康状态偏离度；以及

安全状态评估，使用所述健康状态偏离度对所述轴承的安全状态进行评估。

2.如权利要求1所述的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，所述信号采集的步骤中通过传感器获得轴承的振动信号包括获得所述传感器的采样频率和所述轴承的转速。

3.如权利要求1所述的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，在建立健康状态数据分布模型的步骤中所使用的监测指标为所述轴承安全运行初始时所获取的监测指标。

4.如权利要求1所述的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，所述获得当前状态样本概率分布的步骤包括将所述监测指标中一定数量的连续周期内的监测指标作为一个监测指标样本，并对该监测指标样本进行核密度估计运算获得该监测指标样本的概率密度分布和置信区间。

5.如权利要求4所述的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，所述获得健康状态偏离度的步骤包括计算所述当前状态的新的监测指标样本与健康状态数据分布模型之间的累计概率与条件概率，该条件概率表示所述轴承的健康状态偏离度。

6.如权利要求1所述的基于周期数据及核密度估计的轴承安全状态在线监测方法，其特征在于，所述安全状态评估步骤包括根据状态划分准则，对所述轴承当前的安全健康等级进行评估。

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