防爆电机轴承微弱故障诊断方法、介质、电子设备及系统与流程

1.本发明涉及轴承故障诊断技术领域，特别涉及一种防爆电机轴承微弱故障诊断方法、介质、电子设备及系统。


背景技术：

2.防爆电机在实际生产生活中的应用日益广泛，及时可靠的状态监测是保障其稳定良好运行的重要手段。
3.轴承是防爆电机系统的关键承载部件，服役过程中易出现疲劳损伤和应力破坏等各种性能退化情况。若不能及时、准确地评估其性能水平与健康状况，其故障可能会导致防爆电机停机检修，造成生产损失，在易燃、易爆的特殊工作场所中甚至会诱发安全事故。因此，开展复杂防爆电机轴承微弱故障诊断方法研究，能够在早期微弱故障时期及时检测，确保防爆电机轴承长期可靠工作，对于当今防爆电机轴承智能运维的发展意义重大。
4.早期的防爆电机轴承故障诊断方法包括辨音法、比较法等，但是这些传统检测技术对工作人员的经验丰富度提出了很高的专业要求，效率低且会出现误报的现象。随着智能监测和运维技术的日益发展，传统的防爆电机轴承故障检测方法已经不能满足防爆电机高安全性和高可靠性服役的重大需求。开发先进的防爆电机轴承故障检测方法，及时诊断安全隐患，确保防爆电机轴承长期可靠工作，是亟需克服的难题。音频监测法、强度监测法和振动信号监测法等是近年来主要的防爆电机轴承故障监测手段。其中，基于振动信号的分析方法被广泛应用于防爆电机轴承健康监测与状态评估。该方法信号特征明显，能够实时反映防爆电机运行状态，避免传统方法过度依赖先验知识和工程经验的不足。
5.从轴承原始振动信号中提取具备代表性的信息并降低原始数据的维度是基于振动信号的分析方法研究中的关键之一。目前主流的故障特征模型主要包括统计特征、fft、小波变换、经验模式分解、稀疏滤波等。其中，统计特征可分为时域统计特征和频域统计特征，不同的统计指标反映不同的特征信息。但是早期故障信息十分微弱，时、频域内设计的单一指标难以直接准确定位故障信息。另外，每种特征模型对应的特征成分数目比较多，不利于高效的防爆电机轴承故障诊断。因此，从轴承的高维振动特征集合中定位出最具代表性的低维特征子集，对防爆电机轴承故障特征实现准确辨识具有很大的必要性。


技术实现要素：

6.本发明要解决的技术问题是提供一种准确定位、辨识度高的防爆电机轴承微弱故障诊断方法。
7.为了解决上述问题，本发明提供了一种防爆电机轴承微弱故障诊断方法，所述防爆电机轴承微弱故障诊断方法包括以下步骤：s1、采集防爆电机轴承故障信号，构建故障信号对应的初始特征矩阵，对初始特征矩阵进行深层稀疏滤波，得到降维后的稀疏分量；s2、根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比，联合时域复合函数准算
数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对应的二维解集，并构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量；s3、对敏感稀疏分量用局部保留投影算法执行流形融合，得到主流形成分；s4、对主流形成分进行包络解调，实现故障诊断。
8.作为本发明的进一步改进，步骤s1包括：s11、采集防爆电机轴承故障信号，将其随机划分成k组长度为n的数据集，设置l行n列的初始权重矩阵，构建防爆电机轴承故障信号对应的初始特征矩阵；其中，i表示第i组故障信号，表示第i组故障信号数据集；k≥2、n≥2、l≥2；s12、以初始特征矩阵作为输入矩阵执行第一层稀疏滤波，更新得到第一权重矩阵和第一特征矩阵，其中；s13、以第一特征矩阵作为输入矩阵执行第二层稀疏滤波，更新得到第二权重矩阵和降维后的稀疏分量。
9.作为本发明的进一步改进，步骤s12包括：s121、建立目标函数，如下：其中，j表示第j个特征，是平衡因子；s122、计算目标函数的梯度函数，如下：其中，表示存储矩阵，表示激活函数的梯度；s123、求解梯度函数得到权重函数的迭代更新公式，如下：其中，是估计得到的hessian矩阵，表示第n次迭代得到的权重矩阵。
10.作为本发明的进一步改进，步骤s2包括：s21、根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比cr，如下：
其中，表示降维后的稀疏分量的平方包络，n表示降维后的稀疏分量的长度；s22、联合时域复合函数准算数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对应的二维解集；s23、构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量；其中，m为敏感稀疏分量的数目。
11.作为本发明的进一步改进，步骤s3包括：s31、计算敏感稀疏分量之间的欧式距离，并构建近邻图；s32、根据热核函数构建近邻图对应的权重矩阵；s33、根据敏感稀疏分量组成的矩阵和近邻图对应的权重矩阵求解投影矩阵；s34、根据投影矩阵将敏感稀疏分量组成的矩阵降维，得到一维的主流形成分。
12.作为本发明的进一步改进，步骤s4包括：s41、对主流形成分进行希尔伯特变换；s42、对主流形成分进行包络处理，得到包络信号；s43、对包络信号进行频谱分析，识别故障特征频率，实现故障诊断。
13.本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述任意一项所述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法。
14.本发明还提供了一种电子设备，其包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述任意一项所述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法。
15.本发明还提供了一种防爆电机轴承微弱故障诊断系统，其包括以下模块：深层稀疏滤波模块，用于采集防爆电机轴承故障信号，构建故障信号对应的初始特征矩阵，对初始特征矩阵进行深层稀疏滤波，得到降维后的稀疏分量；非统治解集构建模块，用于根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比，联合时域复合函数准算数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对应的二维解集，并构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量；局部保留投影模块，用于对敏感稀疏分量用局部保留投影算法执行流形融合，得到主流形成分；包络解调模块，用于对主流形成分进行包络解调，实现故障诊断。
16.作为本发明的进一步改进，所述深层稀疏滤波模块，包括：信号采集子模块，用于采集防爆电机轴承故障信号；初始特征矩阵构建子模块，用于将采集的防爆电机轴承故障信号随机划分成k组
长度为n的数据集，设置l行n列的初始权重矩阵，构建防爆电机轴承故障信号对应的初始特征矩阵；其中，i表示第i组故障信号，表示第i组故障信号数据集；k≥2、n≥2、l≥2；第一层稀疏滤波子模块，用于以初始特征矩阵作为输入矩阵执行第一层稀疏滤波，更新得到第一权重矩阵和第一特征矩阵，其中；第二层稀疏滤波子模块，用于以第一特征矩阵作为输入矩阵执行第二层稀疏滤波，更新得到第二权重矩阵和降维后的稀疏分量。
17.本发明的有益效果：一、本发明建立了复杂防爆电机轴承深层稀疏滤波机制，对防爆电机轴承信号高维输入数据执行两次稀疏滤波，实现逐步降维过程。深层稀疏滤波机制为实际生产应用中防爆电机轴承运行状态监测使用高维度、大批量轴承数据提供了更为便捷有效的处理手段，能够得到低维的轴承故障特征集，克服了传统单一轴承振动数据集处理的局限性；二、本发明联合时域、频域内故障特性指示性强的指标，形成二维空间解集，制定非统治解集定位策略，以准确定位敏感稀疏分量。非统治解集定位策略综合量化防爆电机轴承故障特征的脉冲性和循环平稳性，使得对微弱故障信息的定位更为准确，克服了传统时、频域内设计的单一敏感指标的局限性；三、本发明引入流形融合，对定位的敏感稀疏分量执行局部保留投影算法，得到主流形成分。引入的流形融合算法能够去除频带内干扰的噪声，互补增强敏感稀疏分量的有效冲击特征，提升故障特征的辨识性，弥补了传统信号分解方法在噪声抑制和故障相关信息保留方面的不足。
18.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
19.图1是本发明优选实施例中防爆电机轴承微弱故障诊断方法的流程图。
具体实施方式
20.下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。
21.如图1所示，为本发明优选实施例中的防爆电机轴承微弱故障诊断方法，该防爆电机轴承微弱故障诊断方法包括以下步骤：s1、采集防爆电机轴承故障信号，构建故障信号对应的初始特征矩阵，对初始特征矩阵进行深层稀疏滤波，得到降维后的稀疏分量。具体包括：
s11、采集防爆电机轴承故障信号，将其随机划分成k组长度为n的数据集 ，设置l行n列的初始权重矩阵，构建防爆电机轴承故障信号对应的初始特征矩阵；其中，i表示第i组故障信号，表示第i组故障信号数据集；k≥2、n≥2、l≥2；s12、以初始特征矩阵作为输入矩阵执行第一层稀疏滤波，更新得到第一权重矩阵和第一特征矩阵，其中；s13、以第一特征矩阵作为输入矩阵执行第二层稀疏滤波，更新得到第二权重矩阵和降维后的稀疏分量。
22.进一步地，步骤s12包括：s121、建立目标函数，如下： （1）其中，j表示第j个特征，是平衡因子；s122、计算目标函数的梯度函数，如下：（2）其中，表示存储矩阵，表示激活函数的梯度；s123、求解梯度函数得到权重函数的迭代更新公式，如下： （3）其中，是估计得到的hessian矩阵，表示第n次迭代得到的权重矩阵。
23.s2、根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比，联合时域复合函数准算数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对应的二维解集，并构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量。具体包括：s21、根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比cr，如下： （4）
其中，表示降维后的稀疏分量的平方包络，n表示降维后的稀疏分量的长度；s22、联合时域复合函数准算数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对应的二维解集；s23、构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量；其中，m为敏感稀疏分量的数目。具体包括：s231、定义当解和解满足关系式（5）时，解统治解，其关系式为式（6）： （5）（6）定义当不存在使得时，解为非统治解。
24.s232、初始化非统治解集、指示序数z=m，其中m为解的总个数。
25.s233、在p中搜寻关于第z个解的非统治解，基于搜寻到的非统治解构建新的非统治解集p。同时根据式（7）更新指示序数z：（7）其中，和分别表示非统治解集p更新前和更新后包含解的数目，表示在非统治解集p中受统治且在右边的解的数目。
26.s234、重复执行步骤s233直到指示序数z小于1，输出非统治解集p和对应的敏感稀疏分量。
27.s3、对敏感稀疏分量用局部保留投影算法执行流形融合，得到主流形成分。包括：s31、计算敏感稀疏分量之间的欧式距离，并构建近邻图；s32、根据热核函数构建近邻图对应的权重矩阵，其数值计算如公式（8）：（8）其中，表示权重矩阵w中第c行第d列的值，。
28.s33、根据敏感稀疏分量组成的矩阵u和近邻图对应的权重矩阵求解投影矩阵；具体地，根据公式（9）求解投影矩阵， 表示求解得到的特征向量的个数：（9）
其中d为对角矩阵，对角线元素为，为求解得到的特征向量。
29.s34、根据投影矩阵a将敏感稀疏分量组成的矩阵降维，得到一维的主流形成分y。该主流形成分融合并增强了各敏感稀疏分量中包含的故障信息：（10）s4、对主流形成分进行包络解调，实现故障诊断。具体包括：s41、根据公式（11）对主流形成分y（t）进行希尔伯特变换；（11）其中，*表示卷积运算，t表示时间序列。
30.s42、利用公式（12）对主流形成分y（t）进行包络处理，得到包络信号p（t）；（12）s43、对包络信号进行频谱分析，识别故障特征频率，实现故障诊断。
31.本发明建立了复杂防爆电机轴承深层稀疏滤波机制，对防爆电机轴承信号高维输入数据执行两次稀疏滤波，实现逐步降维过程。深层稀疏滤波机制为实际生产应用中防爆电机轴承运行状态监测使用高维度、大批量轴承数据提供了更为便捷有效的处理手段，能够得到低维的轴承故障特征集，克服了传统单一轴承振动数据集处理的局限性；本发明联合时域、频域内故障特性指示性强的指标，形成二维空间解集，制定非统治解集定位策略，以准确定位敏感稀疏分量。非统治解集定位策略综合量化防爆电机轴承故障特征的脉冲性和循环平稳性，使得对微弱故障信息的定位更为准确，克服了传统时、频域内设计的单一敏感指标的局限性；本发明引入流形融合，对定位的敏感稀疏分量执行局部保留投影算法，得到主流形成分。引入的流形融合算法能够去除频带内干扰的噪声，互补增强敏感稀疏分量的有效冲击特征，提升故障特征的辨识性，弥补了传统信号分解方法在噪声抑制和故障相关信息保留方面的不足。
32.本发明优选实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述实施例所述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法。
33.本发明优选实施例还公开了一种电子设备，包括：一个或多个处理器，存储器以及一个或多个程序，其中，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行上述实施例所述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法。
34.本发明优选实施例还公开了一种防爆电机轴承微弱故障诊断系统，其包括以下模块：深层稀疏滤波模块，用于采集防爆电机轴承故障信号，构建故障信号对应的初始特征矩阵，对初始特征矩阵进行深层稀疏滤波，得到降维后的稀疏分量；非统治解集构建模块，用于根据降维后的稀疏分量建立复合函数准算数平均比，联合时域复合函数准算数平均比和频域复合函数准算数平均比，形成降维后的稀疏分量对
应的二维解集，并构建非统治解集，定位包含故障信息的敏感稀疏分量；局部保留投影模块，用于对敏感稀疏分量用局部保留投影算法执行流形融合，得到主流形成分；包络解调模块，用于对主流形成分进行包络解调，实现故障诊断。
35.具体地，所述深层稀疏滤波模块，包括：信号采集子模块，用于采集防爆电机轴承故障信号；初始特征矩阵构建子模块，用于将采集的防爆电机轴承故障信号随机划分成k组长度为n的数据集，设置l行n列的初始权重矩阵，构建防爆电机轴承故障信号对应的初始特征矩阵；其中，i表示第i组故障信号，表示第i组故障信号数据集；k≥2、n≥2、l≥2；第一层稀疏滤波子模块，用于以初始特征矩阵作为输入矩阵执行第一层稀疏滤波，更新得到第一权重矩阵和第一特征矩阵，其中；第二层稀疏滤波子模块，用于以第一特征矩阵作为输入矩阵执行第二层稀疏滤波，更新得到第二权重矩阵和降维后的稀疏分量。
36.本发明实施例中的防爆电机轴承微弱故障诊断系统用于实现前述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法，因此该系统的具体实施方式可见前文中的防爆电机轴承微弱故障诊断方法的实施例部分，所以，其具体实施方式可以参照相应的各个部分实施例的描述，在此不再展开介绍。
37.另外，由于本实施例的防爆电机轴承微弱故障诊断系统用于实现前述的防爆电机轴承微弱故障诊断方法，因此其作用与上述方法的作用相对应，这里不再赘述。
38.以上实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。