本申請(qǐng)涉及電機(jī)軸承故障診斷，特別是涉及一種電機(jī)軸承故障診斷方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。
背景技術(shù)：
1、在高速列車技術(shù)快速發(fā)展的今天，牽引電機(jī)作為高速列車的核心動(dòng)力系統(tǒng)，其可靠性和安全性直接關(guān)系到整個(gè)高速列車的運(yùn)行安全。軸承是牽引電機(jī)中的關(guān)鍵部件，其故障不僅會(huì)導(dǎo)致牽引電機(jī)性能下降，嚴(yán)重時(shí)還可能引發(fā)重大安全事故。因此，準(zhǔn)確診斷牽引電機(jī)軸承的故障類型對(duì)于保障高速列車的安全運(yùn)行和降低維護(hù)成本具有重要意義。
2、傳統(tǒng)的電機(jī)軸承故障診斷方法主要依賴于單一信號(hào)的分析，如振動(dòng)信號(hào)或電流信號(hào)。然而，在復(fù)雜的工作環(huán)境下，單一信號(hào)往往難以全面反映電機(jī)軸承的健康狀態(tài)，容易受到噪聲和干擾的影響，導(dǎo)致故障診斷結(jié)果不夠準(zhǔn)確。多個(gè)信號(hào)融合技術(shù)在故障診斷領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注，通過(guò)整合多種傳感器信號(hào)，能夠提供更全面、更可靠的故障信息，有效提高故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性。但是，目前在進(jìn)行多個(gè)信號(hào)融合時(shí)往往直接以多個(gè)信號(hào)共同作為模型輸入，通過(guò)模型來(lái)進(jìn)行故障診斷，導(dǎo)致故障診斷精度較低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本申請(qǐng)的目的是提供一種電機(jī)軸承故障診斷方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，可提高故障診斷精度。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本申請(qǐng)?zhí)峁┝巳缦路桨浮?/p>
3、第一方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電機(jī)軸承故障診斷方法，所述電機(jī)軸承故障診斷方法包括：
4、獲取電機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)；
5、分別對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)和所述電流信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到所述振動(dòng)信號(hào)的第一時(shí)域特征、第一頻域特征和第一能量特征以及所述電流信號(hào)的第二時(shí)域特征、第二頻域特征和第二能量特征；所述第一能量特征和所述第二能量特征均為能量熵；
6、對(duì)所述第一時(shí)域特征、所述第一頻域特征、所述第一能量特征、所述第二時(shí)域特征、所述第二頻域特征和所述第二能量特征進(jìn)行特征融合和特征降維，得到融合降維后特征；
7、以所述融合降維后特征作為輸入，利用故障診斷模型確定電機(jī)軸承是否存在故障以及存在故障時(shí)的故障類型；所述故障診斷模型為支持向量機(jī)，所述支持向量機(jī)的超參數(shù)通過(guò)改進(jìn)的蜣螂優(yōu)化算法來(lái)確定，所述改進(jìn)的蜣螂優(yōu)化算法是對(duì)蜣螂優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)所得到的算法，所述改進(jìn)包括：利用logistic混沌映射來(lái)初始化種群，利用黃金正弦策略來(lái)對(duì)蜣螂滾球行為的位置更新公式進(jìn)行更新，得到第一更新公式，利用多目標(biāo)選擇策略來(lái)對(duì)蜣螂繁殖行為的位置更新公式進(jìn)行更新，得到第二更新公式，利用自適應(yīng)步長(zhǎng)和差分進(jìn)化策略來(lái)對(duì)蜣螂覓食行為的位置更新公式進(jìn)行更新，得到第三更新公式，利用動(dòng)態(tài)權(quán)重策略來(lái)對(duì)蜣螂偷竊行為的位置更新公式進(jìn)行更新，得到第四更新公式。
8、第二方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電機(jī)軸承故障診斷裝置，所述電機(jī)軸承故障診斷裝置包括：振動(dòng)傳感器、電流傳感器和處理器；
9、所述振動(dòng)傳感器安裝于電機(jī)軸承上，所述振動(dòng)傳感器用于采集電機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)；
10、所述電流傳感器安裝于電機(jī)軸承上，所述電流傳感器用于采集電機(jī)軸承的電流信號(hào)；
11、所述處理器分別與所述振動(dòng)傳感器和所述電流傳感器通信連接，所述處理器用于執(zhí)行上述的電機(jī)軸承故障診斷方法。
12、第三方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)上述的電機(jī)軸承故障診斷方法。
13、第四方面，本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)上述的電機(jī)軸承故障診斷方法。
14、根據(jù)本申請(qǐng)?zhí)峁┑木唧w實(shí)施例，本申請(qǐng)具有以下技術(shù)效果：
15、本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電機(jī)軸承故障診斷方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，獲取電機(jī)軸承的振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)，分別對(duì)振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到振動(dòng)信號(hào)的第一時(shí)域特征、第一頻域特征和第一能量特征以及電流信號(hào)的第二時(shí)域特征、第二頻域特征和第二能量特征，對(duì)第一時(shí)域特征、第一頻域特征、第一能量特征、第二時(shí)域特征、第二頻域特征和第二能量特征進(jìn)行特征融合和特征降維，得到融合降維后特征，以融合降維后特征作為輸入，利用故障診斷模型確定電機(jī)軸承是否存在故障以及存在故障時(shí)的故障類型。本申請(qǐng)通過(guò)引入特征提取、特征融合和特征降維，能夠?qū)⒄駝?dòng)信號(hào)的特征和電流信號(hào)的特征進(jìn)行充分融合，得到融合降維后特征，后續(xù)將融合降維后特征輸入故障診斷模型來(lái)進(jìn)行故障診斷，從而充分考慮振動(dòng)信號(hào)和電流信號(hào)之間的關(guān)聯(lián)性來(lái)進(jìn)行故障診斷，能夠提高故障診斷精度。
1.一種電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，所述電機(jī)軸承故障診斷方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，所述第一時(shí)域特征和所述第二時(shí)域特征均包括：均值、峭度、有效值和峰值因子；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到多個(gè)第一本征模態(tài)函數(shù)分量，具體包括：利用基于重構(gòu)精度與模態(tài)獨(dú)立性的雙指標(biāo)綜合評(píng)估方法確定對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解時(shí)所用的第一分解層數(shù)，按照所述第一分解層數(shù)對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到多個(gè)第一本征模態(tài)函數(shù)分量；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，利用基于重構(gòu)精度與模態(tài)獨(dú)立性的雙指標(biāo)綜合評(píng)估方法確定對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解時(shí)所用的第一分解層數(shù)，具體包括：設(shè)計(jì)多個(gè)第一初始分解層數(shù)；對(duì)于每一個(gè)所述第一初始分解層數(shù)，按照所述第一初始分解層數(shù)對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解，得到多個(gè)第一初始本征模態(tài)函數(shù)分量，計(jì)算所有所述第一初始本征模態(tài)函數(shù)分量的和值，得到重構(gòu)振動(dòng)信號(hào)，基于所述振動(dòng)信號(hào)和所述重構(gòu)振動(dòng)信號(hào)，計(jì)算得到所述第一初始分解層數(shù)下的第一均方根誤差，基于所有所述第一初始本征模態(tài)函數(shù)分量，計(jì)算得到所述第一初始分解層數(shù)下的第一平均互相關(guān)系數(shù)，基于所述第一均方根誤差和所述第一平均互相關(guān)系數(shù)，計(jì)算得到所述第一初始分解層數(shù)下的第一綜合評(píng)分；選取所述第一綜合評(píng)分最小的第一初始分解層數(shù)作為對(duì)所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變分模態(tài)分解時(shí)所用的第一分解層數(shù)；
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，對(duì)所述第一時(shí)域特征、所述第一頻域特征、所述第一能量特征、所述第二時(shí)域特征、所述第二頻域特征和所述第二能量特征進(jìn)行特征融合和特征降維，得到融合降維后特征，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的電機(jī)軸承故障診斷方法，其特征在于，所述支持向量機(jī)的超參數(shù)包括懲罰參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)。
7.一種電機(jī)軸承故障診斷裝置，其特征在于，所述電機(jī)軸承故障診斷裝置包括：振動(dòng)傳感器、電流傳感器和處理器；
8.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：存儲(chǔ)器、處理器以及存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器上并可在處理器上運(yùn)行的計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，所述處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序以實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的電機(jī)軸承故障診斷方法。
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6中任一項(xiàng)所述的電機(jī)軸承故障診斷方法。