申请/专利权人：国家能源集团江西电力有限公司万安水力发电厂;成都众柴科技有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117740378A

主分类号：G01M13/045

分类号：G01M13/045;G06N5/01;H04Q9/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明属于机械设备故障诊断技术领域，提供了一种基于声发射监测的支铰滑动轴承故障诊断方法，该方法使用声发射传感器捕获轴承运行的声音信号，然后在时域和频域中对其进行分析，以提取所需的特征，特征的重要性根据单因素方差分析进行排名；然后，所选特征用于训练精细决策树机器学习技术；最后，将机器学习模型部署在边缘设备上以进行对滑动轴承的故障检测。本发明计算量较小、占用内存较小，精细决策树故障诊断模型的精度和检测效率高，且对轴承早期故障的检测具有较优的效果。

主权项：1.一种基于声发射监测的支铰滑动轴承故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：在支铰滑动轴承上安装声发射传感器；步骤S2：根据奈奎斯特-香农定理，使用声发射数据采集卡采用循环平稳信号采集方法，以宽范围采样频率连续记录轴承的声音信号并将其储存到安全数字卡中；步骤S3：对所述步骤S2采集的声音信号进行预处理，同时，对声音信号进行时域和频域信号分析；步骤S4：基于轴承故障产生的特征频率，从时域和频域信号分析中进行数据特征的提取，得到数据集X，然后对数据特征进行增强，得到重构数据集，并使用基于方差分析的特征选择方法对提取的数据特征排序；步骤S5：采用精细决策树算法，基于所述步骤S4中的重构数据集进行模型训练，并优化精细决策树模型，得到精细决策树故障诊断模型；步骤S6：在具有物联网连接的边缘设备上运行精细决策树故障诊断模型，实现对支铰滑动轴承的故障诊断。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 国家能源集团江西电力有限公司万安水力发电厂;成都众柴科技有限公司 一种基于声发射监测的支铰滑动轴承故障诊断方法

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