CN116380251A - 一种基于温升的轴承保持器状态检测方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种基于温升的轴承保持器状态检测方法、设备及介质，涉及机械部件测试技术领域。方法包括：采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据红外图像，确定轴承保持器对应的当前温度；获取轴承保持器对应的运行参数，根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定轴承保持器对应的运行状态。
Description
技术领域
本申请涉及机械部件测试技术领域，具体涉及一种基于温升的轴承保持器状态检测方法、设备及介质。
背景技术
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度。轴承保持器指部分地包裹全部或部分滚动体，并随之运动的轴承零件，用以隔离滚动体，通常还引导滚动体并将其保持在轴承内。在轴承保持器的运行过程中，由于轴承的高速旋转，滚动体会与轴承内、外圈滚动沟槽摩擦生热，进而灼伤轴承保持器和轴承滚动凹槽，造成设备的安全隐患。
目前，通常情况下采用温度传感器采集轴承保持器运行时的温度，并分别通过监测温度是否超过设定阈值，判断对应轴承保持器是否出现故障，从而触发报警。但是，该种方式只能对轴承保持器的实时状态进行检测，无法进行提前预警，适用范围受限，并且，现有轴承保持器温升测试多为单点测试，但是轴承保持器除了与多个滚动体接触外，还与引导套圈存在摩擦与接触，轴承保持器与各个滚动体、引导套圈处的应变、温度均存在着差异，单点的温度测试无法及时反映轴承保持器的整体状态。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提出了一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，包括：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
在本申请的一种实现方式中，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线，具体包括：
根据所述当前温度，确定对应的第一预估时长；其中，所述第一预估时长为当前时刻的未来若干时间点之间的间隔，所述第一预估时长与所述当前温度呈负相关；
根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度；
根据所述预测温度，拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线。
在本申请的一种实现方式中，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，具体包括：
获取所述轴承保持器的红外图像序列，从所述红外图像序列中筛选出位于当前时间点之前的多个连续时间点所对应的目标红外图像，并确定所述目标红外图像对应的目标温度；
根据所述轴承保持器在多个连续时间点下的目标温度和所述当前温度，确定所述轴承保持器的温度变化率；
确定所述运行参数对应的运行影响系数，并将所述运行影响系数与所述温度变化率之间的乘积，作为所述运行参数对于所述当前温度的预测系数；
根据所述预测系数，预估得到所述轴承保持器在当前时间点的下一时间点下的预测温度；
重复上述过程，直至得到未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度。
在本申请的一种实现方式中，根据所述预测温度，拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线，具体包括：
针对每个预测温度，确定所述预测温度对应的第二预估时长；
将所述温升趋势曲线中未来多个时间点中相邻两个时间点之间的第一预估时长，更新为所述两个时间点中前一时间点对应的第二预估时长；
根据所述第二预估时长，对其对应的未来多个时间点下的预测温度进行预测，以重新拟合得到所述温升趋势曲线。
在本申请的一种实现方式中，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态，具体包括：
根据所述温升差值，确定所述轴承保持器所在的运行状态区间；其中，所述运行状态区间包括适应区间、稳定区间和快速衰退区间，所述稳定区间和所述快速衰退区间之间存在性能转折点；
在所述轴承保持器到达所述性能转折点时，对所述轴承保持器进行预警。
在本申请的一种实现方式中，确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，具体包括：
针对不同的运行区域，获取所述运行区域对应的历史红外图像序列，对所述历史红外图像序列进行处理，以生成所述运行区域对应的区域状态向量；
其中，所述历史红外图像序列包括轴承保持器在正常运行状态下的第一历史红外图像序列，以及在异常运行状态下的第二历史红外图像序列，所述第一历史红外图像序列和所述第二历史红外图像序列包括多个历史红外图像，每个历史红外图像对应一个区域状态向量，所述区域状态向量用于表征所述轴承保持器运行状态；
将不同运行区域下所述第一历史红外图像序列和所述第二历史红外图像序列分别对应的区域状态向量进行对比，以确定所述区域状态向量之间的数据偏移量；
在所述数据偏移量大于预设值的情况下，确定所述第二历史红外图像序列中发生偏移的指定区域；其中，所述指定区域由至少一个像素点构成；
确定所述指定区域与所述运行区域之间的面积比值，以及所述面积比值所对应的比值区间，根据所述比值区间，确定所述运行区域对应的区域关注系数；其中，每个比值区间对应一个区域关注系数。
在本申请的一种实现方式中，对所述历史红外图像序列进行处理，以生成所述运行区域对应的区域状态向量，具体包括：
针对所述历史红外图像序列中的各历史红外图像，确定所述历史红外图像中每个像素点对应的色彩参数；
按照所述色彩参数与温度之间的映射关系，确定所述像素点对应的温度，并根据所述温度，生成所述运行区域对应的区域状态向量；其中，所述区域状态向量中每个元素与各像素点的温度相对应。
在本申请的一种实现方式中，确定所述运行参数对应的运行影响系数，具体包括：
确定所述轴承保持器所属型号对应的若干个轴承转速区间和游隙区间，根据所述运行参数，确定所述轴承保持器分别对应的第一运行影响系数和第二运行影响系数；其中，每个轴承转速区间对应一个第一运行影响系数，每个游隙区间对应一个第二运行影响系数；
分别确定所述轴承转速和所述游隙对应的第一权重和第二权重，根据所述第一权重和所述第二权重，对所述第一运行影响系数和第二运行影响系数进行加权求和，得到所述运行参数对应的运行影响系数。
本申请实施例提供了一种基于温升的轴承保持器状态检测设备，其特征在于，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：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
通过本申请提出的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法能够带来如下有益效果：
红外图像相较于传统单点传感器来说，其能够反映轴承保持器的运行区域的整体温度状态，可以有效提高检测结果的准确性。对轴承保持器未来的预测温度进行预估，并通过预测温度拟合得到的温升趋势曲线和温升临界曲线之间的差值，能够提前预估出轴承保持器在不同时间点下的运行状态，从而提前进行相应的状态预警，使得预警范围得到了有效提高，并且，更便于提前采用相应的维修策略对轴承保持器进行维修，降低了部件使用成本。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本申请实施例提供的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的一种基于温升的轴承保持器状态检测设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
如图1所示，本申请实施例提供的基于温升的轴承保持器状态检测方法，包括：
101：采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据红外图像，确定轴承保持器对应的当前温度。
服务器可通过红外成像设备采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，其中，运行区域指的是轴承保持器所属轴承的工作区域。与可见光图像不同，轴承保持器的红外图像中会存在很多无关背景因素，会直接影响轴承保持器的检测结果。因此，待采集到红外图图像后，服务器可通过自适应阈值的方式对红外图像进行阈值分割，将红外图像中大于自适应阈值的区域提取出来，针对上述提取出的部分区域图像，确定轴承保持器对应的当前温度。红外图像能够反映轴承保持器的运行区域的整体温度状态，相较于单点传感器的温度测试方式来说，测试范围更为广泛。
需要说明的是，服务器作为轴承保持器状态检测方法的执行主体，仅为示例性存在，执行主体不仅限于服务器，本申请对此不作具体限定。
102：获取轴承保持器对应的运行参数，根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，以拟合得到轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，运行参数至少包括轴承转速和游隙。
在测试得到当前温度后，服务器需要对未来轴承保持器的温升情况进行预测和评估。服务器需获取获取轴承保持器对应的运行参数，其中，运行参数至少包括轴承转速和游隙，不同轴承转速下轴承保持器的温升速度也会存在不同，可通过光电传感器测得具体数值，而游隙的大小则会通过影响滚动体与轴承保持器球兜之间的接触情况进而影响温升情况，其可通过查阅轴承保持器的设备参数得到。
待获取到运行参数后，服务器可根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，从而拟合得到轴承保持器对应的温升趋势曲线。
具体地，根据当前温度，确定对应的第一预估时长。其中，第一预估时长为当前时刻的未来若干时间点之间的间隔，第一预估时长与当前温度呈负相关。也就是说，当前温度越高，轴承保持器发生故障的概率就越大，相应的，第一预估时长越短，便能够使得温度预测频率越高，避免出现检测不及时而造成设备的安全事故。轴承保持器温升情况会受到运行参数的影响，因此，在确定出未来各个时间点之间的间隔后，服务器便可根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，进而根据预测温度，拟合得到轴承保持器对应的温升趋势曲线。在温升趋势曲线中，纵坐标为轴承保持器的温度，横坐标为设定好的时间点。
在一个实施例中，服务器获取轴承保持器的红外图像序列，红外图像序列指的是当前时间点之前的预设时间段内所采集到的红外图像集合，在获取到红外图像序列后，便可从红外图像序列中筛选出位于当前时间点之前的多个连续时间点所对应的目标红外图像，并确定目标红外图像对应的目标温度。之后，服务器需根据轴承保持器在多个连续时间点下的目标温度和当前温度，确定轴承保持器的温度变化率。温度变化率用于评估在不同运行参数的控制下，轴承保持器的整体温升情况，可通过求解不同时间点下温升值的平均值所得到。需要说明的是，本申请实施例在检测轴承保持器状态时，默认轴承保持器处于长期稳定运行状态中。
进一步地，在确定出温度变化率后，服务器需确定运行参数对应的运行影响系数，并然后将运行影响系数与温度变化率之间的乘积，作为运行参数对于当前温度的预测系数。在此之后，根据预测系数，便可预估得到轴承保持器在当前时间点的下一时间点下的预测温度。重复上述过程，直至得到未来多个时间点下轴承保持器的预测温度。
需要说明的是，不同运行参数对于轴承保持器的温升状态所能产生的影响程度会存在不同，服务器需确定当前轴承保持器所属型号对应的若干个轴承转速区间和游隙区间，根据运行参数中的具体运行值，确定轴承保持器分别对应的第一运行影响系数和第二运行影响系数；其中，每个轴承转速区间对应一个第一运行影响系数，每个游隙区间对应一个第二运行影响系数。在分别确定出运行参数对应的第一运行影响系数和第二运行影响系数后，需分别确定轴承转速和游隙对应的第一权重和第二权重，根据第一权重和第二权重，对第一运行影响系数和第二运行影响系数进行加权求和，得到运行参数对应的运行影响系数。
在预测得到未来多个时间点下轴承保持器的温度后，服务器还需对相应的预估时长进行调整，才可拟合得到最终的温升趋势曲线。由前面内容可知，当前温度对应的第一预估时长是固定的，而在轴承保持器的实际运行过程中，此方式可能会影响状态检测结果的准确性，这是由于轴承保持器运行时间的不断增加，其损耗情况也会逐渐加重，产生温升异常情况的概率也就越大，因此，需要根据预测温度实时调整未来各时间点之间的间隔。
具体地，针对每个预测温度，服务器确定该预测温度对应的第二预估时长。需要说明的是，第二预估时长与预测温度呈负相关，预测温度越高，第二预估时长越短。在得到第二预估时长后，服务器需将温升趋势曲线中未来多个时间点中相邻两个时间点之间的第一预估时长，更新为两个时间点中前一时间点对应的第二预估时长，然后根据第二预估时长，对其对应的未来多个时间点下的预测温度重新进行预测，最终，重新拟合得到温升趋势曲线。此时，温升趋势曲线便是综合了轴承保持器内部运行状态和外部影响后所得到的能够反映其温升规律的曲线。
103：确定轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据区域关注系数对温升临界值进行修正，得到轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，区域关注系数用于表征运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围。
温升临界值表示轴承保持器所能承载的最大温度值，一旦超过该温升临界值，则说明滚动体与轴承保持器摩擦产生的热量超出了正常范围，继续运行下去，则会灼伤轴承保持器。因此，在对轴承保持器进行状态检测时，需根据温升临界值限定其最大温升范围。而对于轴承保持器来说，在温度过高状态下，不同设备的轴承保持器的故障受影响范围也会存在不同，对于小型电机来说，温度过高可能会直接烧毁电机整体，而对于风机等大型设备来说，温度过高可能只会影响轴承保持器的某一区域，因此，服务器还需确定轴承保持器所在运行区域的区域关注系数，然后通过该区域关注系数对温升临界值进行修正，以使得修正后的温升临界值能够更符合不同类型轴承保持器的实际运行情况，进一步提高运行安全性。
对于某一设备来说，轴承保持器在其中的运行区域是固定的，这是由轴承的安装位置所决定。因此，本申请实施例可通过过往运行区域内轴承保持器的历史状态评估得到区域关注系数，也就是说，在此设备的历史运行过程中，通过不同运行状态时的历史红外图像序列可分析得到轴承保持器的受故障影响范围，即区域关注系数。
具体地，服务器针对不同的运行区域，获取运行区域对应的历史红外图像序列，对历史红外图像序列进行处理，以生成运行区域对应的区域状态向量。其中，历史红外图像序列包括轴承保持器在正常运行状态下的第一历史红外图像序列，以及在异常运行状态下的第二历史红外图像序列，第一历史红外图像序列和所述第二历史红外图像序列包括多个历史红外图像，每个历史红外图像对应一个区域状态向量，区域状态向量用于表征所述轴承保持器运行状态。
需要说明的是，在本申请实施例中，运行状态通过温度值来表征，因此，区域状态向量也就是不同红外图像对应的表征温度的另一种数据表达形式。服务器可针对历史红外图像序列中的各历史红外图像，确定历史红外图像中每个像素点对应的色彩参数，然后按照色彩参数与温度之间的映射关系，确定像素点对应的温度。在确定出各像素点的温度后，便可根据温度，生成运行区域对应的区域状态向量。其中，区域状态向量中每个元素与各像素点的温度相对应。
进一步地，在通过区域状态向量对该运行区域的运行状态进行数值化后，服务器需将不同运行区域下第一历史红外图像序列和第二历史红外图像序列分别对应的区域状态向量进行对比，以确定区域状态向量之间的数据偏移量。需要说明的是，在进行对比时，需要保证不同区域状态向量对应的历史红外图像，是轴承保持器在已使用寿命相同时所对应的图像。如果数据偏移量大于预设值，则说明不同历史红外图像序列所反映轴承保持器的运行状态存在一定区别，此时，需确定第二历史红外图像序列中发生偏移的指定区域；其中，指定区域由至少一个像素点构成。指定区域便是轴承保持器中产生状态异常的区域，服务器通过确定指定区域与运行区域之间的面积比值，以及面积比值所对应的比值区间，便可根据该比值区间，确定运行区域对应的区域关注系数。每个比值区间对应一个区域关注系数，在轴承保持器的稳定运行下，其温度值应呈缓慢升高状态，因此，本申请实时中的区域关注系数大于1。
在得到区域关注系数后，服务器可通过对区域关注系数和温度临界值进行乘法运算，对温度临界值进行修正，进而通过温度临界值，得到轴承保持器的温升临界曲线。
104：确定温升趋势曲线和温升临界曲线之间的温升差值，根据温升差值，确定轴承保持器对应的运行状态。
温升趋势曲线和温升临界曲线之间的温升差值大小，可反映轴承保持器的运行状态，温升差值越小，说明轴承保持器当前运行温度在逐渐逼近温升临界值。
轴承保持器是一种性能衰减较慢但无法通过维修在短期内直接恢复性能的部件，其运行状态与温度相适应，共分为三个运行状态区间，分别是适应区间、稳定区间和快速衰退区间，适应区间内轴承保持器性能基本保持稳定，稳定区间内轴承保持器性能以正常速度进行衰退，直至到达性能转折点进入快速衰退阶段后，轴承保持器性能呈快速下降趋势。
因此，在确定未来多个时间点分别对应的温升差值后，服务器可根据温升差值，确定轴承保持器所在的运行状态区间，然后在轴承保持器到达性能转折点时，对轴承保持器进行预警。这样，在轴承保持器到达性能转折点时，可在轴承保持器未发生快速衰退前对其进行相应的管理策略，比如，及时更换轴承保持器或者对轴承保持器进行降温等，来保证设备的安全运行。此外，在轴承保持器未到达性能转折点时，也可事先通过预测到轴承保持器的运行状态，对轴承保持器采用相应的维保策略，比如润滑降温等。
在本申请实施例中，轴承内圈上设有多个润滑油入口，入口与轴承保持器中的滚动体连通。在检测到轴承保持器运行状态后，服务器可通过预设的流量分配模型，计算出当前温升差值下对轴承保持器进行降温所需的润滑油流量。在确定润滑油流量后，通过轴承内圈上设置的入口可控制相应流量的润滑油流入轴承内圈，随着轴承的不断旋转，润滑油由于重力作用和离心力作用可传至内圈凹槽、轴承保持器球兜中，最终将润滑油带入外圈凹槽中，对轴承进行降温。此外，根据红外图像可判断出当前轴承保持器中温度相对较高的区域，如果是轴承保持器与外圈接触位置温度更高，外圈上设有环向降温通道，环向降温通道中设有润滑油入口和润滑油出口，通过向润滑油入口注入设定流量的润滑油，能够在内圈循环降温的基础上，通过外圈环向降温通道来提高降温的效果。
以上为本申请提出的方法实施例。基于同样的思路，本申请的一些实施例还提供了上述方法对应的设备和非易失性计算机存储介质。
图2为本申请实施例提供的一种基于温升的轴承保持器状态检测设备的结构示意图。如图2所示，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：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据红外图像，确定轴承保持器对应的当前温度；
获取轴承保持器对应的运行参数，根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，以拟合得到轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据区域关注系数对温升临界值进行修正，得到轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，区域关注系数用于表征运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定温升趋势曲线和温升临界曲线之间的温升差值，根据温升差值，确定轴承保持器对应的运行状态。
本申请实施例提供的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，计算机可执行指令设置为：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据红外图像，确定轴承保持器对应的当前温度；
获取轴承保持器对应的运行参数，根据运行参数和当前温度，确定未来多个时间点下轴承保持器的预测温度，以拟合得到轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据区域关注系数对温升临界值进行修正，得到轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，区域关注系数用于表征运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定温升趋势曲线和温升临界曲线之间的温升差值，根据温升差值，确定轴承保持器对应的运行状态。
本申请中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于设备和介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述设备和介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器 (CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器 (RAM) 和/或非易失性内存等形式，如只读存储器 (ROM) 或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存 (PRAM)、静态随机存取存储器 (SRAM)、动态随机存取存储器 (DRAM)、其他类型的随机存取存储器 (RAM)、只读存储器 (ROM)、电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘 (DVD) 或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体 (transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线，具体包括：
根据所述当前温度，确定对应的第一预估时长；其中，所述第一预估时长为当前时刻的未来若干时间点之间的间隔，所述第一预估时长与所述当前温度呈负相关；
根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度；
根据所述预测温度，拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线。
3.根据权利要求2所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，具体包括：
获取所述轴承保持器的红外图像序列，从所述红外图像序列中筛选出位于当前时间点之前的多个连续时间点所对应的目标红外图像，并确定所述目标红外图像对应的目标温度；
根据所述轴承保持器在多个连续时间点下的目标温度和所述当前温度，确定所述轴承保持器的温度变化率；
确定所述运行参数对应的运行影响系数，并将所述运行影响系数与所述温度变化率之间的乘积，作为所述运行参数对于所述当前温度的预测系数；
根据所述预测系数，预估得到所述轴承保持器在当前时间点的下一时间点下的预测温度；
重复上述过程，直至得到未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度。
4.根据权利要求2所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，根据所述预测温度，拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线，具体包括：
针对每个预测温度，确定所述预测温度对应的第二预估时长；
将所述温升趋势曲线中未来多个时间点中相邻两个时间点之间的第一预估时长，更新为所述两个时间点中前一时间点对应的第二预估时长；
根据所述第二预估时长，对其对应的未来多个时间点下的预测温度进行预测，以重新拟合得到所述温升趋势曲线。
5.根据权利要求1所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态，具体包括：
根据所述温升差值，确定所述轴承保持器所在的运行状态区间；其中，所述运行状态区间包括适应区间、稳定区间和快速衰退区间，所述稳定区间和所述快速衰退区间之间存在性能转折点；
在所述轴承保持器到达所述性能转折点时，对所述轴承保持器进行预警。
6.根据权利要求1所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，具体包括：
针对不同的运行区域，获取所述运行区域对应的历史红外图像序列，对所述历史红外图像序列进行处理，以生成所述运行区域对应的区域状态向量；
其中，所述历史红外图像序列包括轴承保持器在正常运行状态下的第一历史红外图像序列，以及在异常运行状态下的第二历史红外图像序列，所述第一历史红外图像序列和所述第二历史红外图像序列包括多个历史红外图像，每个历史红外图像对应一个区域状态向量，所述区域状态向量用于表征所述轴承保持器运行状态；
将不同运行区域下所述第一历史红外图像序列和所述第二历史红外图像序列分别对应的区域状态向量进行对比，以确定所述区域状态向量之间的数据偏移量；
在所述数据偏移量大于预设值的情况下，确定所述第二历史红外图像序列中发生偏移的指定区域；其中，所述指定区域由至少一个像素点构成；
确定所述指定区域与所述运行区域之间的面积比值，以及所述面积比值所对应的比值区间，根据所述比值区间，确定所述运行区域对应的区域关注系数；其中，每个比值区间对应一个区域关注系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，对所述历史红外图像序列进行处理，以生成所述运行区域对应的区域状态向量，具体包括：
针对所述历史红外图像序列中的各历史红外图像，确定所述历史红外图像中每个像素点对应的色彩参数；
按照所述色彩参数与温度之间的映射关系，确定所述像素点对应的温度，并根据所述温度，生成所述运行区域对应的区域状态向量；其中，所述区域状态向量中每个元素与各像素点的温度相对应。
8.根据权利要求3所述的一种基于温升的轴承保持器状态检测方法，其特征在于，确定所述运行参数对应的运行影响系数，具体包括：
确定所述轴承保持器所属型号对应的若干个轴承转速区间和游隙区间，根据所述运行参数，确定所述轴承保持器分别对应的第一运行影响系数和第二运行影响系数；其中，每个轴承转速区间对应一个第一运行影响系数，每个游隙区间对应一个第二运行影响系数；
分别确定所述轴承转速和所述游隙对应的第一权重和第二权重，根据所述第一权重和所述第二权重，对所述第一运行影响系数和第二运行影响系数进行加权求和，得到所述运行参数对应的运行影响系数。
9.一种基于温升的轴承保持器状态检测设备，其特征在于，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：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：
采集轴承保持器所在运行区域的红外图像，根据所述红外图像，确定所述轴承保持器对应的当前温度；
获取所述轴承保持器对应的运行参数，根据所述运行参数和所述当前温度，确定未来多个时间点下所述轴承保持器的预测温度，以拟合得到所述轴承保持器对应的温升趋势曲线；其中，所述运行参数至少包括轴承转速和游隙；
确定所述轴承保持器对应的温升临界值以及其所在运行区域对应的区域关注系数，根据所述区域关注系数对所述温升临界值进行修正，得到所述轴承保持器对应的温升临界曲线；其中，所述区域关注系数用于表征所述运行区域内部轴承保持器的故障受影响范围；
确定所述温升趋势曲线和所述温升临界曲线之间的温升差值，根据所述温升差值，确定所述轴承保持器对应的运行状态。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110704964A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-17 | 中国神华能源股份有限公司国华电力分公司 | 汽轮机运行状态诊断方法、装置及电子设备、存储介质 |
| CN111063948A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-24 | 北京普莱德新能源电池科技有限公司 | 一种动力电池温度修正方法、系统、介质及设备 |
| CN112572522A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-30 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 车辆轴承的轴温故障的预警方法及装置 |
| CN113071373A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-06 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种基于云端智能互联大数据的温度预测和装置 |
| WO2022087783A1 (zh) * | 2020-10-26 | 2022-05-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 红外热像仪的温漂修正方法、装置、红外热像仪、可移动平台及计算机可读存储介质 |
| CN115185313A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-10-14 | 五凌电力有限公司 | 水电机组轴承瓦温的趋势跟踪预警方法及装置 |
| WO2023039835A1 (zh) * | 2021-09-17 | 2023-03-23 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 红外测温装置、可移动平台、控制装置和手持式红外测温设备 |
| CN116070154A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-05 | 山东金帝精密机械科技股份有限公司 | 一种大型轴承保持器的故障检测方法、设备及介质 |
-
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- 2023-06-06 CN CN202310657595.7A patent/CN116380251B/zh active Active
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110704964A (zh) * | 2019-09-16 | 2020-01-17 | 中国神华能源股份有限公司国华电力分公司 | 汽轮机运行状态诊断方法、装置及电子设备、存储介质 |
| CN111063948A (zh) * | 2019-12-11 | 2020-04-24 | 北京普莱德新能源电池科技有限公司 | 一种动力电池温度修正方法、系统、介质及设备 |
| WO2022087783A1 (zh) * | 2020-10-26 | 2022-05-05 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 红外热像仪的温漂修正方法、装置、红外热像仪、可移动平台及计算机可读存储介质 |
| CN112572522A (zh) * | 2020-11-10 | 2021-03-30 | 中车青岛四方机车车辆股份有限公司 | 车辆轴承的轴温故障的预警方法及装置 |
| CN113071373A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-06 | 北京新能源汽车股份有限公司 | 一种基于云端智能互联大数据的温度预测和装置 |
| WO2023039835A1 (zh) * | 2021-09-17 | 2023-03-23 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 红外测温装置、可移动平台、控制装置和手持式红外测温设备 |
| CN115185313A (zh) * | 2022-08-05 | 2022-10-14 | 五凌电力有限公司 | 水电机组轴承瓦温的趋势跟踪预警方法及装置 |
| CN116070154A (zh) * | 2023-03-29 | 2023-05-05 | 山东金帝精密机械科技股份有限公司 | 一种大型轴承保持器的故障检测方法、设备及介质 |
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