滚动轴承健康评估方法、装置、计算机设备及存储介质与流程

本发明涉及滚动轴承，具体涉及一种滚动轴承健康评估方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术：

1、滚动轴承作为旋转机械设备的关键重要零部件，其运行状态决定了单台设备及整个生产工艺的健康状况。因此，越来越多的先进监测手段被用来实现“监视”目的，从而不可避免地产生大量特征参量监测数据及繁杂的数据分析与挖掘任务。

2、然而目前常见的滚动轴承健康评估方法，主要通过监测人员定期跟踪观测每个特征参量的发展趋势来判断该滚动轴承的运行状态，来判断滚动轴承是否正常运行或存在异常情况，例如短期内出现趋势异常抬升等。监测人员还会根据历史数据和经验，设定特定参量的参考值或报警阈值，通过与监测值进行对比来判断滚动轴承的健康状况。

3、这种方法主要通过人工观察和判断来评估滚动轴承的健康状态，依赖于人员操作，无法做到批量实时的对滚动轴承进行健康评估。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种滚动轴承健康评估方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有技术中依赖于人员操作，无法实时在线进行健康评估的问题。

2、第一方面，本发明提供了一种滚动轴承健康评估方法，该方法包括：

3、获取所有待评估滚动轴承一一对应的特征参量集合，特征参量集合包括监测待评估滚动轴承多个特征参量的特征监测数据，其中，一个特征参量对应一个特征监测数据；

4、基于所有特征参量集合中同一个特征参量对应的特征监测数据，计算预设数量的特征监测数据一一对应的特征等效值；

5、确定每一个特征参量的加权系数；

6、基于特征参量对应的特征等效值以及加权系数，计算对应的待评估滚动轴承的加权总值；

7、根据所有待评估滚动轴承的加权总值，确定待评估滚动轴承的健康评估结果。

8、在振动监测与故障诊断领域，分析人员可根据滚动轴承若干特征参量的加权总值，相对公平地从大数据中筛选出劣化程度较严重的轴承个体。该评估方法不受绝对标准制约，借助计算机量化滚动轴承健康指标，可以辅助分析人员快速批量的识别出劣化轴承，以从滚动轴承群体中相对公平地筛选出劣化程度相对严重的个体，实现了滚动轴承健康等级的实时监测并进行自动跟踪评估。

9、在一种可选的实施方式中，基于所有特征参量集合中同一个特征参量对应的特征监测数据，计算预设数量的特征监测数据一一对应的特征等效值，包括：

10、将所有特征参量集合中同一个特征参量对应的特征监测数据按照数据大小进行排序；

11、根据排序的结果，筛选出重点特征监测数据，重点特征监测数据为排序靠前的预设数量的特征监测数据；

12、基于重点特征监测数据，分配特征等效值，其中，排序越靠前的重点特征监测数据分配的特征等效值越高。

13、从工业设备已有的特征参量大数据中挖掘出有效的设备健康信息，减轻了振动分析师需要分别跟踪监测所有特征参量长时间发展趋势的负担，同时也减轻了数据处理量，提高了数据处理效率，对于不熟悉振动领域知识的设备维护或管理人员，仅需根据等效值计算出的加权总值，重点关注特征参量加权总值即可，提升了设备健康评估与维护管理效率；对于专业振动分析人员，可缩短批量设备轴承故障排查时间，分配更多精力投入特殊疑难故障的精细分析与诊断。

14、在一种可选的实施方式中，基于重点特征监测数据，分配特征等效值，包括：

15、确定重点特征监测数据中的最大特征监测数据与最小特征监测数据；

16、基于最大特征监测数据与最小特征监测数据，将重点特征监测数据进行归一化；

17、将每一个重点特征监测数据的归一化结果作为重点特征监测数据对应的特征等效值。

18、通过归一化的等效方式将不同的特征监测数据映射到同一数量级内，从而方便进行综合评估，还可以减少不同特征监测数据因权重不恰当而导致评估结果出现偏差的情况，提高健康评估的准确性。

19、在一种可选的实施方式中，基于重点特征监测数据，分配特征等效值，包括：

20、在重点特征监测数据排序依次递增的情况下，特征等效值依次递减；

21、或，在重点特征监测数据排序依次递减的情况下，特征等效值依次递增。

22、可以更好地反映特征监测数据在评估中的重要性，有助于准确的识别风险滚动轴承。

23、在一种可选的实施方式中，基于特征参量对应的特征等效值以及加权系数，计算对应的待评估滚动轴承的加权总值，包括：

24、将特征参量对应的特征等效值与对应的加权系数进行乘积运算，获得加权值；

25、将待评估滚动轴承包括的所有特征参量对应的加权值进行求和，获得待评估滚动轴承的加权总值。

26、通过加权总值的计算，可以将不同特征参量的贡献度以及特征参量之间的相对重要性综合考虑。特征等效值反映了每个特征监测数据的相对重要性，而加权系数则用于控制特征参量之间的权重分配，这样可以更准确地综合考虑多个特征参量，对滚动轴承的健康状态进行准确评估。

27、在一种可选的实施方式中，根据所有待评估滚动轴承的加权总值，确定待评估滚动轴承的健康评估结果，包括：

28、将所有待评估滚动轴承的加权总值按照大小进行排序；

29、根据排序的结果，划分出不同等级的待评估滚动轴承，其中，不同等级表征不同的健康状态。

30、对于不熟悉振动领域知识的设备维护或管理人员，仅需重点关注特征参量加权总值综合排名靠前的轴承问题，提升了设备健康评估与维护管理效率；对于专业振动分析人员，可缩短批量设备轴承故障排查时间，分配更多精力投入特殊疑难故障的精细分析与诊断。

31、在一种可选的实施方式中，特征参量集合中包括振动特征参量，在计算预设数量的特征监测数据一一对应的特征等效值之前，包括：

32、获取容差阈值；

33、利用容差阈值，对振动特征参量对应的特征监测数据进行去噪处理。

34、容差阈值的确定可以帮助识别和过滤振动信号中的噪声和干扰，通过设置合适的容差阈值，可以在一定程度上将振动信号中的噪声和干扰减少或滤除，提高特征监测数据的准确性和可靠性，也即是提高后续的特征等效值计算和加权总值计算的准确性，进而可以提高健康评估的准确性。

35、第二方面，本发明提供了一种滚动轴承健康评估装置，该装置包括：

36、获取模块，用于获取所有待评估滚动轴承一一对应的特征参量集合，特征参量集合包括监测待评估滚动轴承多个特征参量的特征监测数据，其中，一个特征参量对应一个特征监测数据；

37、等效值计算模块，用于基于所有特征参量集合中同一个特征参量对应的特征监测数据，计算预设数量的特征监测数据一一对应的特征等效值；

38、加权系数确定模块，用于确定每一个特征参量的加权系数；

39、加权总值计算模块，用于基于特征参量对应的特征等效值以及加权系数，计算对应的待评估滚动轴承的加权总值；

40、评估结果确定模块，用于根据所有待评估滚动轴承的加权总值，确定待评估滚动轴承的健康评估结果。

41、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的滚动轴承健康评估方法。

42、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的滚动轴承健康评估方法。

43、需要说明的是，由于本发明提供的滚动轴承健康评估装置，电子设备以及计算机可读存储介质与上述的滚动轴承健康评估方法是对应的。因此，关于滚动轴承健康评估装置，计算机设备以及计算机可读存储介质的有益效果，请参见上文滚动轴承健康评估方法的对应有益效果的描述，在此不再赘述。