一种机械故障诊断方法、装置、设备及存储介质

本申请涉及故障诊断，尤其涉及一种机械故障诊断方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、在电机的实际应用中，由于恶劣的工作环境、超负荷运行状态和复杂的电磁关系，往往会出现一些故障隐患，例如：定子绕组匝间短路、转子断条、气隙偏心和轴承磨损等问题。对于大多数机械设备来说，不论是正常状态还是故障状态，在运行过程中都会产生一定程度的振动。

2、振动信号能够有效表征设备的故障特征，例如轴系不对称、部件连接松动以及转子轴承损坏等情况。因此，对振动信号的采集和分析已成为机械领域常用的故障诊断方法之一。

3、如何基于振动信号对机械设备进行准确的故障诊断是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

1、本申请提供了一种机械故障诊断方法、装置、设备及存储介质，实现了基于振动信号对机械设备进行准备的故障诊断。

2、有鉴于此，本申请第一方面提供了一种机械故障诊断方法，所述方法包括：

3、s1、获取采集到的机械部件的振动信号；

4、s2、基于双向gru结构提取所述振动信号的一维时间序列振动数据的时间特征vx*；

5、s3、基于lmd和cnn提取所述振动信号的二维振动数据的空间特征vy*；

6、s4、通过判别相关分析将所述时间特征vx*与所述空间特征vy*进行融合，得到融合特征向量；

7、s5、将所述融合特征向量输入至故障分类器，得到故障诊断结果。

8、可选地，所述步骤s1具体包括：

9、获取加速度传感器与位移传感器采集的机械部件不同方向的振动信号。

10、可选地，所述步骤s1之后，所述步骤s2之前还包括：

11、将所述振动信号分割为目标长度的故障样本，得到包含目标长度个数所述振动信号的故障样本集。

12、可选地，所述步骤s4具体为：

13、通过判别相关分析获取所述时间特征vx*与所述空间特征vy*的变换特征向量vx和vy；

14、通过求和的方式对变换特征向量vx和vy进行融合，得到融合特征向量。

15、本申请第二方面提供一种机械故障诊断装置，所述装置包括：

16、获取单元，用于获取采集到的机械部件的振动信号；

17、第一提取单元，用于基于双向gru结构提取所述振动信号的一维时间序列振动数据的时间特征vx*；

18、第二提取单元，用于基于lmd和cnn提取所述振动信号的二维振动数据的空间特征vy*；

19、融合单元，用于通过判别相关分析将所述时间特征vx*与所述空间特征vy*进行融合，得到融合特征向量；

20、故障诊断单元，用于将所述融合特征向量输入至故障分类器，得到故障诊断结果。

21、可选地，所述获取单元具体用于：

22、获取加速度传感器与位移传感器采集的机械部件不同方向的振动信号。

23、可选地，还包括：

24、样本处理单元，用于将所述振动信号分割为目标长度的故障样本，得到包含目标长度个数所述振动信号的故障样本集。

25、可选地，所述融合单元具体用于：

26、通过判别相关分析获取所述时间特征vx*与所述空间特征vy*的变换特征向量vx和vy；

27、通过求和的方式对变换特征向量vx和vy进行融合，得到融合特征向量。

28、本申请第三方面提供一种机械故障诊断设备，所述设备包括处理器以及存储器：

29、所述存储器用于存储程序代码，并将所述程序代码传输给所述处理器；

30、所述处理器用于根据所述程序代码中的指令，执行如上述第一方面所述的机械故障诊断的方法的步骤。

31、本申请第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序代码，所述程序代码用于执行上述第一方面所述的方法。

32、从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

33、本申请中，提供了一种机械故障诊断方法、装置、设备及存储介质，通过双向gru结构提取振动信号的一维时间序列振动数据的时间特征，基于lmd和cnn提取振动信号的二维振动数据的空间特征，利用dca对振动信号的时间特征和空间特征进行融合，增强特征的识别能力，最终将融合后的融合特征向量输入分类器，得到最终的故障诊断结果，实现了基于振动信号对机械设备进行准备的故障诊断。

技术特征：

1.一种机械故障诊断方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的机械故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：

3.根据权利要求2所述的机械故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s1之后，所述步骤s2之前还包括：

4.根据权利要求1所述的机械故障诊断方法，其特征在于，所述步骤s4具体为：

5.一种机械故障诊断装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的机械故障诊断装置，其特征在于，所述获取单元具体用于：

7.根据权利要求6所述的机械故障诊断装置，其特征在于，还包括：

8.根据权利要求5所述的机械故障诊断装置，其特征在于，所述融合单元具体用于：

9.一种机械故障诊断设备，其特征在于，所述设备包括处理器以及存储器：

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用于存储程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1-4任一项所述的机械故障诊断方法。

技术总结
本申请公开了一种机械故障诊断方法、装置、设备及存储介质，通过双向GRU结构提取振动信号的一维时间序列振动数据的时间特征，基于LMD和CNN提取振动信号的二维振动数据的空间特征，利用DCA对振动信号的时间特征和空间特征进行融合，增强特征的识别能力，最终将融合后的融合特征向量输入分类器，得到最终的故障诊断结果，实现了基于振动信号对机械设备进行准备的故障诊断。

技术研发人员：刘丹妮,邵艳清,肖千奇,蒋世奇,苏桐,肖雅心,沈琳
受保护的技术使用者：重庆电子工程职业学院
技术研发日：
技术公布日：2024/3/24