CN115406652A - 电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质 - Google Patents

电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质 Download PDF

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CN115406652A
CN115406652A CN202211123052.9A CN202211123052A CN115406652A CN 115406652 A CN115406652 A CN 115406652A CN 202211123052 A CN202211123052 A CN 202211123052A CN 115406652 A CN115406652 A CN 115406652A
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黄旭
张源
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Suzhou Huichuan Control Technology Co Ltd
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Abstract

本申请公开了一种电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质，应用于故障诊断技术领域，所述电机轴承故障诊断方法包括：获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。本申请解决了电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。

Description

电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质
技术领域
本申请涉及故障诊断技术领域，尤其涉及一种电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质。
背景技术
电机的滚动轴承是一种在旋转机械尤其是一些关键设备中被广泛使用的通用机械部件，在进行滚动轴承的加工、安装或者使用过程中容易出现故障，因此，需要对滚动轴承进行故障诊断，以及时完成滚动轴承的运维，目前，通过安装在滚动轴承的轴承座或者箱体中预设位置的振动传感器采集滚动轴承的轴承振动信号，根据轴承振动信号进行滚动轴承的故障诊断，而振动传感器需要采集平稳的轴承振动信号、单独供电以及一定的安装空间，对于实际运行中滚动轴承的工况大多为变加速状态，容易出现电机轴承的故障诊断不准确的情况，且对于新能源汽车的轴承齿轮的故障诊断，由于无法对振动传感器进行单独供电且剩余安装空间较小，则无法进行振动传感器的安装，从而导致无法进行轴承齿轮的故障诊断，进而导致电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质，旨在解决现有技术中电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。
为实现上述目的，本申请提供一种电机轴承故障诊断方法，应用于电机轴承故障诊断设备，所述电机轴承故障诊断方法包括：
获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；
根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；
根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
为实现上述目的，本申请还提供一种电机轴承故障诊断装置，所述电机轴承故障诊断装置应用于电机轴承故障诊断设备，所述电机轴承故障诊断装置包括：
获取模块，用于获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；
确定模块，用于根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；
诊断模块，用于根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
本申请还提供一种电机控制器，所述电机控制器包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述电机轴承故障诊断方法的程序，所述电机轴承故障诊断方法的程序被处理器执行时可实现如上述的电机轴承故障诊断方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有实现电机轴承故障诊断方法的程序，所述电机轴承故障诊断方法的程序被处理器执行时实现如上述的电机轴承故障诊断方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的电机轴承故障诊断方法的步骤。
本申请提供了一种电机轴承故障诊断方法、电机控制器及可读存储介质，相比于通过安装在滚动轴承的轴承座或者箱体中预设位置的振动传感器采集滚动轴承的轴承振动信号，根据轴承振动信号进行滚动轴承的故障诊断的方法，本申请通过获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果，根据电机的转矩信号以及轴承参数对电机轴承进行故障诊断，实现了无需依赖振动传感器的故障诊断，降低了电机轴承故障诊断的成本，避免了由于振动传感器需要采集平稳的轴承振动信号、单独供电以及一定的安装空间，对于实际运行中滚动轴承的工况大多为变加速状态，容易出现电机轴承的故障诊断不准确的情况，且对于新能源汽车的轴承齿轮的故障诊断，由于无法对振动传感器进行单独供电且剩余安装空间较小，则无法进行振动传感器的安装，从而导致无法进行轴承齿轮故障诊断的技术缺陷，从而在保证电机轴承故障诊断的低成本下提高了电机轴承故障诊断的准确性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请电机轴承故障诊断方法第一实施例的流程示意图；
图2为本申请电机轴承故障诊断方法的一场景示意图；
图3为本申请电机轴承故障诊断方法的另一场景示意图；
图4为本申请实施例中电机轴承故障诊断方法涉及的装置结构示意图；
图5为本申请实施例中电机轴承故障诊断方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，均属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种电机轴承故障诊断方法，在本申请电机轴承故障诊断方法的第一实施例中，参照图1，所述电机轴承故障诊断方法包括：
步骤S10，获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；
步骤S20，根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；
步骤S30，根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
在本实施例中，需要说明的是，所述电机轴承可以为滚动轴承，也可以为滑动轴承。
可以理解的是，为解决上述采用振动传感器进行电机轴承的故障诊断带来的技术缺陷，还采用隐马尔可夫模型将电机轴承参数对应的特征映射为电机轴承的故障类型，以完成电机轴承的故障诊断，而此模型的迁移化较低，在不同的使用工况下需要重新训练模型，从而导致无法兼顾电机轴承的故障诊断准确性以及故障诊断成本。
为解决上述缺陷，示例性地，步骤S10至步骤S30包括：当检测到电机轴承故障诊断信号时，通过电机中的MCU(Microcontroller Unit，微控制单元)或者微处理器或者单片机控制芯片获取电机在预设控制模式下的转矩信号，其中，所述预设控制模式可以为SVC(无速度传感器开环矢量)控制模式，也可以为FVC(无速度传感器闭环矢量)控制模式，还可以为VF(变频变压)控制模式；通过对所述转矩信号进行特征阶次提取，得到所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据所述各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果，其中，所述故障类型诊断结果至少包括无故障结果、轴承内圈故障结果、轴承外圈故障结果、轴承保持架故障结果和轴承滚珠体故障结果中的一种。
其中，在步骤S10中，所述依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次的步骤包括：
步骤S11，对所述转矩信号进行滤波处理，得到滤波信号；
步骤S12，对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱；
步骤S13，依据所述包络解调频谱中各频率对应的幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次。
示例性地，步骤S11至步骤S13包括：通过信号预处理单元对所述转矩信号进行滤波处理，得到滤波信号，其中，所述信号预处理单元包括高通滤波器和低通滤波器；获取所述转矩信号对应的工况类型，依据所述工况类型对应的包络解调分析方法，对所述转矩信号对应的滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱；依据所述包络解调频谱中各所述频率对应的所述幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次。
作为一种示例，步骤S11包括：通过低通滤波器去除所述转矩信号中的高频信号，以进行降噪处理，得到降噪信号；通过高通滤波器去除所述降噪信号中的低频信号，以进行高通滤波处理，得到滤波信号。
作为一种示例，步骤S11包括：通过阈值量化处理方法去除所述转矩信号中的高频信号和低频信号得到滤波信号，或者，通过卡尔曼滤波去除所述转矩信号中的高频信号和低频信号得到滤波信号。
通过对转矩信号进行降噪处理和高通滤波处理，去除了转矩信号的干扰噪声，避免了由于转矩信号存在噪声干扰，使得确定得到的第一特征阶次不准确，进而导致电机轴承的故障诊断不准确的技术缺陷，从而提高了电机轴承的故障诊断准确性。
其中，在步骤S12中，所述包络解调频谱包括普通包络解调频谱和阶次包络解调频谱，所述对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱的步骤包括：
步骤A10，若所述转矩信号对应的工况类型为稳态工况，则对所述滤波信号进行希尔伯特包络解调分析，得到普通包络解调频谱；
步骤A20，若所述转矩信号对应的工况类型为变速工况，则获取所述滤波信号对应的采样阶比，依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行阶次分析，得到阶次包络解调频谱。
示例性地，步骤A10至步骤A20包括：若所述转矩信号对应的工况类型为稳态工况，则对所述滤波信号进行希尔伯特包络解调分析，得到普通包络解调频谱；若所述转矩信号对应的工况类型为变速工况，则获取所述滤波信号对应的采样阶比，依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行阶次分析，得到阶次包络解调频谱。
作为一种示例，所述对所述滤波信号进行希尔伯特包络解调分析，得到普通包络解调频谱的步骤包括：对所述滤波信号进行希尔伯特变换，得到所述滤波信号对应的频谱；将所述频谱转换为包络波形；对所述包络波形进行傅里叶变换，得到所述普通包络解调频谱。
作为一种示例，所述获取所述滤波信号对应的采样阶比的步骤包括：
获取所述滤波信号的采样角度，依据所述采样角度，确定所述滤波信号对应的采样阶比。
可选地，所述依据所述采样角度，确定所述滤波信号对应的采样阶比的步骤具体可以为：
Figure BDA0003847962780000061
其中，Os为所述采样阶比，θs为所述采样角度。
作为一种示例，所述依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行阶次分析，得到阶次包络解调频谱的步骤包括：依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行重采样，得到重采样信号；对所述重采样信号进行希尔伯特变换，得到所述滤波信号对应的阶次谱；将所述阶次谱转换为阶次包络波形；对所述阶次包络波形进行傅里叶变换，得到所述阶次包络解调频谱。
通过对转矩信号的工况类型进行判断从而选取包络解调分析方法，实现了为转矩信号匹配合适的包络解调方法，避免了仅采用希尔伯特包络解调分析方法时，由于转矩信号对应的工况类型为变速工况，使得得到的包络解调频谱起伏波动较大，难以辨别目标频率，从而容易出现第一特征阶次选取错误的情况，或者，仅采用阶次分析方法时，由于转矩信号对应的工况类型为稳态工况，而使得得到包络解调频谱的过程繁琐且耗时长，导致电机轴承的故障诊断效率低的技术缺陷，从而兼顾了电机轴承的高故障诊断效率以及高故障诊断准确率。
其中，在步骤S13中，所述依据所述包络解调频谱中各频率对应的幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次的步骤包括：
步骤B10，获取所述包络解调频谱中预设频率对应的幅值；
步骤B20，依据所述预设频率对应的幅值，对各所述预设频率进行排序，得到排序结果；
步骤B30，依据所述排序结果，在各所述预设频率中选取预设数量的目标频率，作为所述第一特征阶次。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设频率可以由所述包络解调频谱的峰值选取，也可以由所述包络解调频谱中的频率区间。所述预设数量为预设的选取第一特征阶次的数量，所述预设数量可以为10个，还可以为9个，还可以为11个等其他数量。
示例性地，步骤B10至步骤B30包括：获取所述包络解调频谱中预设频率对应的幅值；依据所述预设频率对应的幅值和预设排序规则，对各所述预设频率进行排序，得到排序结果，其中，所述预设排序规则可以为由大到小，也可以为由小到大；依据所述排序结果和预设选取位置，在各所述预设频率中选取预设数量的目标频率，作为所述第一特征阶次，所述预设选取位置可以为所述排序结果的前端，也可以为所述排序结果的后端，所述预设选取位置由所述预设排序规则确定，例如，将所述包络解调频谱中各预设频率按幅值大小由大到小排序，得到排序结果，选取排序结果前10个的目标频率作为第一特征阶次。
本申请实施例提供了一种电机轴承故障诊断方法，相比于通过安装在滚动轴承的轴承座或者箱体中预设位置的振动传感器采集滚动轴承的轴承振动信号，根据轴承振动信号进行滚动轴承的故障诊断的方法，本申请实施例通过获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果，根据电机的转矩信号以及轴承参数对电机轴承进行故障诊断，实现了无需依赖振动传感器的故障诊断，降低了电机轴承故障诊断的成本，避免了由于振动传感器需要采集平稳的轴承振动信号、单独供电以及一定的安装空间，对于实际运行中滚动轴承的工况大多为变加速状态，容易出现电机轴承的故障诊断不准确的情况，且对于新能源汽车的轴承齿轮的故障诊断，由于无法对振动传感器进行单独供电且剩余安装空间较小，则无法进行振动传感器的安装，从而导致无法进行轴承齿轮故障诊断的技术缺陷，从而在保证电机轴承故障诊断的低成本下提高了电机轴承故障诊断的准确性。
实施例二
进一步地，基于本申请第一实施例，在本申请另一实施例中，与上述实施例一相同或相似的内容，可以参考上文介绍，后续不再赘述。在此基础上，其中，在步骤S20中，所述根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤包括：
步骤S21，获取所述电机轴承的轴承参数，其中，所述轴承参数至少包括轴承保持架参数、轴承滚珠体数量、轴承滚珠体参数以及轴承滚珠体接触角度中的一种；
步骤S22，根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次，其中，所述第二特征阶次至少包括轴承内圈特征阶次、轴承外圈特征阶次、轴承滚珠体特征阶次和轴承保持架特征阶次中的一种。
在本实施例中，需要说明的是，所述轴承保持架参数可以为轴承保持架直径，也可以为轴承保持架半径。所述轴承滚珠体参数可以为轴承滚珠体直径，也可以为轴承滚珠体半径。
示例性地，步骤S21至步骤S22包括：获取所述电机轴承的轴承型号和轴承尺寸，依据所述轴承型号以及轴承尺寸，确定所述电机轴承的轴承参数；根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次。
其中，在步骤S22中，所述根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤包括：
步骤C10，依据所述轴承参数，生成所述电机轴承的索引信息；
步骤C20，依据所述索引信息，查询预设特征阶次库，得到所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次。
示例性地，步骤C10至步骤C20包括：依据所述轴承参数，生成所述电机轴承的索引信息，其中，所述索引信息至少包括轴承保持架参数索引信息、轴承滚珠体数量索引信息、轴承滚珠体参数索引信息以及轴承滚珠体接触角度索引信息中的一种；依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体数量索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询预设特征阶次库，得到所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次。
可选地，所述预设特征阶次库至少包括轴承内圈特征阶次库、轴承外圈特征阶次库、轴承滚珠体特征阶次库以及轴承保持架特征阶次库中的一种，所述依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体数量索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询预设特征阶次库，得到所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤包括：
依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体数量索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询所述轴承内圈特征阶次库，得到所述电机轴承的轴承内圈特征阶次；和/或，依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体数量索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询所述轴承外圈特征阶次库，得到所述电机轴承的轴承外圈特征阶次；和/或，依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询所述轴承滚珠体特征阶次库，得到所述电机轴承的轴承滚珠体特征阶次；和/或，依据所述轴承保持架参数索引信息、所述轴承滚珠体参数索引信息以及所述轴承滚珠体接触角度索引信息，查询所述轴承保持架特征阶次库，得到所述电机轴承的轴承保持架特征阶次。
其中，在步骤S22中，所述根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤，还包括：
步骤D10，依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承内圈特征阶次；和/或，
步骤D20，依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承外圈特征阶次；和/或，
步骤D30，依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承滚珠体特征阶次；和/或，
步骤D40，依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承保持架特征阶次。
可选地，所述依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承内圈特征阶次的步骤具体可以为：
Figure BDA0003847962780000101
其中，OBI为所述轴承内圈特征阶次，z为所述轴承滚珠体数量，d为所述轴承滚珠体直径，D为所述轴承保持架直径，α为所述轴承滚珠体接触角度。
可选地，所述依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承外圈特征阶次的步骤具体可以为：
Figure BDA0003847962780000102
其中，OBO为所述轴承外圈特征阶次，z为所述轴承滚珠体数量，d为所述轴承滚珠体直径，D为所述轴承保持架直径，α为所述轴承滚珠体接触角度。
可选地，所述依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承滚珠体特征阶次的步骤具体可以为：
Figure BDA0003847962780000103
其中，OBE为所述轴承滚珠体特征阶次，d为所述轴承滚珠体直径，D为所述轴承保持架直径，α为所述轴承滚珠体接触角度。
可选地，所述依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承保持架特征阶次的步骤具体可以为：
Figure BDA0003847962780000111
其中，OBO为所述轴承保持架特征阶次，d为所述轴承滚珠体直径，D为所述轴承保持架直径，α为所述轴承滚珠体接触角度。
其中，在步骤S30中，所述根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，包括：
步骤S31，获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，判断各所述相似度是否均小于预设相似度阈值；
步骤S32，若是，则判定所述电机轴承不存在故障；
步骤S33，若否，则判定所述电机轴承存在故障，并在各所述第二特征阶次中选取所述相似度大于或等于所述预设相似度阈值的目标特征阶次，根据所述目标特征阶次确定所述电机轴承的故障类型。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设相似度阈值为判定所述电机轴承存在故障的第一特征阶次和第二特征阶次之间的相似度临界值。
示例性地，步骤S31至步骤S33包括：获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的差值，将所述差值作为各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，或者，获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，判断各所述相似度是否均小于预设相似度阈值；若各所述相似度均小于预设相似度阈值，则判定所述电机轴承不存在故障；若各所述相似度不都小于预设相似度阈值，则判定所述电机轴承存在故障，并在各所述第二特征阶次中选取所述相似度大于或等于所述预设相似度阈值的目标特征阶次，根据所述目标特征阶次确定所述电机轴承的故障类型，其中，所述故障类型的数量可以为一个，也可以为多个。
作为一种示例，所述获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度的步骤包括：计算各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的余弦相似度，将所述余弦相似度作为所述相似度；或者，计算各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的皮尔逊相关系数，将所述皮尔逊相关系数作为所述相似度；或者，计算各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的欧几里得距离，将所述欧几里得距离作为所述相似度；或者，计算各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的杰卡德距离，将所述杰卡德距离作为所述相似度。
作为一种示例，参照图2，图2包括：信号预处理单元201、滤波单元202和包络解调单元203。通过信号预处理单元201对所述转矩信号进行降噪处理，得到降噪信号，通过所述滤波单元202对所述降噪信号进行高通滤波处理，得到滤波信号，通过所述包络解调单元对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱。
其中，在步骤S10中，在所述获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次的步骤之前，还包括：
采集并存储所述电机的转矩信号；判断所述电机对应的运行时间是否达到预设时间阈值；若达到，则输出电机轴承故障诊断信号；若未达到，则返回执行步骤：采集并存储所述电机的转矩信号。
在本实施例中，需要说明的是，所述预设时间阈值为预先设置的判定需要对电机轴承进行故障诊断的电机运行时间阈值，所述预设时间阈值可以为10s，也可以为5s等其他时间。
示例性地，包括：通过所述电机中的MCU或者微处理器或者单片机控制芯片采集并存储所述电机的转矩信号；累计所述电机的运行时间，判断所述运行时间是否达到预设时间阈值；若所述电机对应的运行时间达到预设时间阈值，则输出电机轴承故障诊断信号；若所述电机对应的运行时间未达到预设时间阈值，则返回执行步骤：采集并存储所述电机的转矩信号。
作为一种示例，参照图3，通过开启电机(图示的伺服电机)，设置电机转速，从而使得电机根据电机转速运行，获取并存储电机的转矩信号(图示的电机信号)，并累计电机的运行时间，在运行时间达到预设时间阈值(图示的设定时间)时，通过电机导出转矩信号(图示的转矩信息)，并通过对转矩信号进行低通滤波降噪，得到降噪信号，对降噪信号进行高通滤波，得到滤波信号，通过对滤波信号进行希尔伯特包络解调，得到包络解调频谱，根据包络解调频谱，将预设频率按幅值排序，得到第一特征阶次，进而对电机轴承进行故障类型诊断。
本申请实施例提供了一种电机轴承故障诊断方法，相比于通过安装在滚动轴承的轴承座或者箱体中预设位置的振动传感器采集滚动轴承的轴承振动信号，根据轴承振动信号进行滚动轴承的故障诊断的方法，本申请实施例通过获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果，根据电机的转矩信号以及轴承参数对电机轴承进行故障诊断，实现了无需依赖振动传感器的故障诊断，降低了电机轴承故障诊断的成本，避免了由于振动传感器需要采集平稳的轴承振动信号、单独供电以及一定的安装空间，对于实际运行中滚动轴承的工况大多为变加速状态，容易出现电机轴承的故障诊断不准确的情况，且对于新能源汽车的轴承齿轮的故障诊断，由于无法对振动传感器进行单独供电且剩余安装空间较小，则无法进行振动传感器的安装，从而导致无法进行轴承齿轮故障诊断的技术缺陷，从而在保证电机轴承故障诊断的低成本下提高了电机轴承故障诊断的准确性。
实施例三
本申请实施例还提供一种电机轴承故障诊断装置，所述电机轴承故障诊断装置应用于电机轴承故障诊断设备，参照图4，所述电机轴承故障诊断装置包括：
获取模块，用于获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；
确定模块，用于根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；
诊断模块，用于根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
可选地，所述获取模块还用于：
对所述转矩信号进行滤波处理，得到滤波信号；
对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱；
依据所述包络解调频谱中各频率对应的幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次。
可选地，所述包络解调频谱包括普通包络解调频谱和阶次包络解调频谱，所述获取模块还用于：
若所述转矩信号对应的工况类型为稳态工况，则对所述滤波信号进行希尔伯特包络解调分析，得到普通包络解调频谱；
若所述转矩信号对应的工况类型为变速工况，则获取所述滤波信号对应的采样阶比，依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行阶次分析，得到阶次包络解调频谱。
可选地，所述获取模块还用于：
获取所述包络解调频谱中预设频率对应的幅值；
依据所述预设频率对应的幅值，对各所述预设频率进行排序，得到排序结果；
依据所述排序结果，在各所述预设频率中选取预设数量的目标频率，作为所述第一特征阶次。
可选地，所述确定模块还用于：
获取所述电机轴承的轴承参数，其中，所述轴承参数至少包括轴承保持架参数、轴承滚珠体数量、轴承滚珠体参数以及轴承滚珠体接触角度中的一种；
根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次，其中，所述第二特征阶次至少包括轴承内圈特征阶次、轴承外圈特征阶次、轴承滚珠体特征阶次和轴承保持架特征阶次中的一种。
可选地，所述确定模块还用于：
依据所述轴承参数，生成所述电机轴承的索引信息；
依据所述索引信息，查询预设特征阶次库，得到所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次。
可选地，所述确定模块还用于：
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承内圈特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承外圈特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承滚珠体特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承保持架特征阶次。
可选地，所述诊断模块还用于：
获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，判断各所述相似度是否均小于预设相似度阈值；
若是，则判定所述电机轴承不存在故障；
若否，则判定所述电机轴承存在故障，并在各所述第二特征阶次中选取所述相似度大于或等于所述预设相似度阈值的目标特征阶次，根据所述目标特征阶次确定所述电机轴承的故障类型。
本申请提供的电机轴承故障诊断装置，采用上述实施例中的电机轴承故障诊断方法，解决了电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的电机轴承故障诊断装置的有益效果与上述实施例提供的电机轴承故障诊断方法的有益效果相同，且该电机轴承故障诊断装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
实施例四
本申请实施例提供一种电机控制器，所述电机控制器包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述实施例中的电机轴承故障诊断方法。
下面参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例的电机控制器的结构示意图。本公开实施例中的电机控制器可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电机控制器仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电机控制器可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还存储有电机控制器操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
通常，以下系统可以连接至I/O接口：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置；包括例如磁带、硬盘等的存储装置；以及通信装置。通信装置可以允许电机控制器与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电机控制器，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置从网络上被下载和安装，或者从存储装置被安装，或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本申请提供的电机控制器，采用上述实施例中的电机轴承故障诊断方法，解决了电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的电机控制器的有益效果与上述实施例提供的电机轴承故障诊断方法的有益效果相同，且该电机控制器中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同，在此不做赘述。
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质，具有存储在其上的计算机可读程序指令，计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的电机轴承故障诊断方法的方法。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘，但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
上述计算机可读存储介质可以是电机控制器中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入电机控制器中。
上述计算机可读存储介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被电机控制器执行时，使得电机控制器：获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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，该模块、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，两个接连地表示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操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。
描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请提供的计算机可读存储介质，存储有用于执行上述电机轴承故障诊断方法的计算机可读程序指令，解决了电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施提供的电机轴承故障诊断方法的有益效果相同，在此不做赘述。
实施例六
本申请还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的电机轴承故障诊断方法的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了电机轴承故障诊断不准确甚至无法进行电机轴承故障诊断的技术问题。与现有技术相比，本申请实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的电机轴承故障诊断方法的有益效果相同，在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利处理范围内。

Claims (10)

1.一种电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述电机轴承故障诊断方法包括：
获取电机轴承对应的转矩信号，依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次；
根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次；
根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，得到故障类型诊断结果。
2.如权利要求1所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述依据所述转矩信号，确定所述电机轴承的至少一个第一特征阶次的步骤包括：
对所述转矩信号进行滤波处理，得到滤波信号；
对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱；
依据所述包络解调频谱中各频率对应的幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次。
3.如权利要求2所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述包络解调频谱包括普通包络解调频谱和阶次包络解调频谱，所述对所述滤波信号进行包络解调分析，得到包络解调频谱的步骤包括：
若所述转矩信号对应的工况类型为稳态工况，则对所述滤波信号进行希尔伯特包络解调分析，得到普通包络解调频谱；
若所述转矩信号对应的工况类型为变速工况，则获取所述滤波信号对应的采样阶比，依据所述采样阶比，对所述滤波信号进行阶次分析，得到阶次包络解调频谱。
4.如权利要求2所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述依据所述包络解调频谱中各频率对应的幅值，在各所述频率中选取目标频率作为所述第一特征阶次的步骤包括：
获取所述包络解调频谱中预设频率对应的幅值；
依据所述预设频率对应的幅值，对各所述预设频率进行排序，得到排序结果；
依据所述排序结果，在各所述预设频率中选取预设数量的目标频率，作为所述第一特征阶次。
5.如权利要求1所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述电机轴承的轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤包括：
获取所述电机轴承的轴承参数，其中，所述轴承参数至少包括轴承保持架参数、轴承滚珠体数量、轴承滚珠体参数以及轴承滚珠体接触角度中的一种；
根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次，其中，所述第二特征阶次至少包括轴承内圈特征阶次、轴承外圈特征阶次、轴承滚珠体特征阶次和轴承保持架特征阶次中的一种。
6.如权利要求5所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤包括：
依据所述轴承参数，生成所述电机轴承的索引信息；
依据所述索引信息，查询预设特征阶次库，得到所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次。
7.如权利要求5所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述根据所述轴承参数，确定所述电机轴承在不同故障类型下的第二特征阶次的步骤，还包括：
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承内圈特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数、所述轴承滚珠体数量和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承外圈特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承滚珠体特征阶次；和/或，
依据所述轴承保持架参数、所述轴承滚珠体参数和所述轴承滚珠体接触角度，计算得到所述电机轴承的轴承保持架特征阶次。
8.如权利要求1所述电机轴承故障诊断方法，其特征在于，所述根据各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，对所述电机轴承进行故障类型诊断，包括：
获取各所述第一特征阶次和各所述第二特征阶次两两之间的相似度，判断各所述相似度是否均小于预设相似度阈值；
若是，则判定所述电机轴承不存在故障；
若否，则判定所述电机轴承存在故障，并在各所述第二特征阶次中选取所述相似度大于或等于所述预设相似度阈值的目标特征阶次，根据所述目标特征阶次确定所述电机轴承的故障类型。
9.一种电机控制器，其特征在于，所述电机控制器包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至8中任一项所述的电机轴承故障诊断方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有实现电机轴承故障诊断方法的程序，所述实现电机轴承故障诊断方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至8中任一项所述电机轴承故障诊断方法的步骤。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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