基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法技术

本发明专利技术提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法,可通过边缘计算实时提取并且无线传递加速度数据核心特征，并基于此提出涵盖时域、频域、时频域的减速机故障诊断方法，具体方法及系统包括：信号采集，采集减速机的加速度、电流与转速信号；信号数据处理，对采集到的加速度与转速信号进行处理，实现特征值提取，得到特征数据集；分类处理，根据减速机型号、电流和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度信号进行分类；采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。现有技术相比，特征值种类齐全；数据分类清晰；数据量小；无线传输便捷，适合大规模普及。

Wireless Fault Diagnosis Method for Reducer Based on Acceleration Signal and Edge Computation

【技术实现步骤摘要】
基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法
本专利技术涉及机械故障诊断
，具体来说是一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法及系统。
技术介绍
减速机是机械设备的关键部分，它的运行状况直接影响整个机器或机组的工作，减速机中的齿轮又是减速机的核心，它的缺陷与失效直接影响减速机乃至整个机械设备的安全稳定运行。减速机故障的原因有多种：零部件的磨损、疲劳、腐蚀等引起的故障；设计结构不合理、强度、刚度不够、某些涉及技术条件要求过低引起的故障；制造不当引起的故障；操作、维护不当引起的故障；装配不合理、维修不发引起的故障；零部件配合精度被破坏而引起的故障等。其中较多是的由于零部件磨损、老化、调整不发、使用不合理引起的故障。在减速机的故障中，齿轮本身的故障占的比重最大，约为60％。在减速机故障中，减速机及齿轮、齿轮箱、轴承等的故障均可以通过振动现象反映出来。针对不同行业的减速机选择适合的信号采集传感器以及不同的信号提取方式可以采集和提取到能反映设备故障的振动信号。在这些低频、中频、高频振动信号中，包含了设备运行异常以及各类故障的有用信息。通过分析、处理这些信息，可以确定设备的故障状况。专利技术专利201611184261.9提出了一种起重装备减速机运行状态监测方法及系统，对于加速度信号设置预警值，在判断加速度信号超过预警值时执行报警。但该专利仅使用简单的预警值进行故障诊断，可能造成误判，故障诊断不够准确。专利技术专利200910197909.X提出了一种数控机床故障诊断系统及其方法，对振动信号进行进域和频域分析，通过快速傅里叶变换和小波包变换生成振动频谱图，通过观测振动频谱图，识别故障来源。但该专利并没有给出故障诊断具体的实现过程，且观测振动频谱图具有一定的人为性质，受人为因素的影响。综上，现有技术中对于原始加速度信号的分析，大多是时域或频域的单独分析，特征值不够全面，数据分析并不全面；使用小波分析，未能考虑高频数据的分析；故障诊断时未能考虑减速机故障的实际情况；边缘计算未能考虑复杂度，以及在嵌入式硬件上的完成情况。故障诊断的目标是确定故障位置和故障类型。传统最简单的方法是根据特征值是否超过特定的阈值来判断。这种方法最大的缺点是只针对特定的问题，难以在其他问题上通用。虽然特征值通常能显示出故障，但是很难定义针对特定问题的确定性阈值。现存大多数方法在受限于诊断类型少，诊断方法过于简单以外，因为在边缘计算层面缺乏考虑和科学设计，普遍存在通信数量大，通信资费高的问题，成为所提方法大规模实战应用事实上的瓶颈，因此亟需解决。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法及系统，在实现全面高效的减速机故障位置和故障类型诊断的同时，有效利用传感器边缘端计算智能进行科学快速的边缘计算，确保通信资源只用来传递最核心的特征数据，大幅度降低通信数据量和通信资费，让整套方法的大规模实际应用成为可能。本专利技术通过以下技术方案来解决上述技术问题：一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，包括以下步骤：信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；分类处理，服务器根据减速机型号、电流信号和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度数据进行分类；机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。优选的，所述信号采集具体为：在输入轴的轴承座和输出轴的轴承座上都安装有边缘节点，高精度加速度传感器集成在边缘节点内部；光电转速计外接在减速机的输入轴轴承座的边缘节点上；电流信号由电流传感器采集，外接在单独的边缘节点上。优选的，所述信号数据处理具体为：在嵌入式边缘硬件上，通过对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。优选的，时域特征值提取具体为：原始加速度信号中提取的时域特征值用加速度有效值SRMS来表示。时域同步平均信号特征值提取具体为：对原始加速度信号以减速机旋转周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加平均，即可得到时域平均信号；时域同步平均信号特征值包括峭度Ks、偏度Sk、振幅因数Cf、形状因数Sf、方差Va、脉冲因数If、平均值Ma；时域同步平均信号频谱幅值提取具体为：假设减速机有k个齿轮，频率包括减速机各个齿轮的转频f1,f2...,fk以及各级齿轮之间的一阶啮合频率(M1f1,M1f2...,M1fk-1),二阶啮合频率(M2f1,M2f2...,M2fk-1)...,j阶啮合频率(Mjf1,Mjf2...,Mjfk-1)，原始加速度信号通过傅里叶变换得到的频谱幅值包括和(AM1f1,AM1f2...AM1fk-1)，(AM2f1,AM2f2...AM2fk-1)...，(AMjf1,AMjf2...AMjfk-1)；时频域特征值提取具体为：峭度值Ks(A)、偏度值Sk(A)、振幅因数Cf(A)、形状因数Sf(A)、方差Va(A)、脉冲因数If(A)、平均值Ma(A)；其中：A表示进行各个层次小波包分解后的信号集合。优选的，机器学习具体为：根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述基准特征数据集包括以下特征值：1)原始时域信号的有效值SRMS；2)时域同步平均信号的峭度Ks、偏度Sk、振幅因数Cf、形状因数Sf、方差Va、脉冲因数If、平均值Ma；3)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮转频的幅值4)时域同步平均信号频谱对应减速机齿轮从1阶到j阶啮合频率的幅值5)原始时域信号经过小波包分解后计算的特征值峭度Ks(A)、偏度Sk(A)、振幅因数Cf(A)、形状因数Sf(A)、方差Va(A)、脉冲因数If(A)、平均值Ma(A)。采集减速机在正常工作下和在不同故障情况下的特征数据集，将数据集输入机器学习系统，进行训练，得到故障诊断模型。本专利技术还提供一种基于加速度信号和边缘计算的减速机无线故障诊断系统，包括信号采集模块，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；信号数据处理模块，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；无线传输模块，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；分类处理模块，服务器根据减速机型号、电流信号和转速信号对不同型号、不同工况的减速机的加速度信号进行分类；机器学习模块，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。优选的，所述信号数据处理模块，在嵌入式边缘硬件上，对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。优选的，机器学习模块根据对减速机的分类，每个减速机类型都建立对应的特征数据集；所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；分类处理，服务器对不同型号、不同工况的减速机的加速度数据进行分类；机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。

【技术特征摘要】
1.一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：信号采集，采集减速机的加速度信号、转速信号和电流信号；信号数据处理，在嵌入式边缘硬件上，对采集到的加速度信号与转速信号进行处理，实现特征值提取，在保留诊断算法所需的核心特征的前提下，大幅度降低通信数据量，同时得到特征数据集；无线传输，将在嵌入式边缘硬件上提取得到的特征数据通过无线传输到远程服务器；分类处理，服务器对不同型号、不同工况的减速机的加速度数据进行分类；机器学习，采集正常样本数据与故障样本数据，通过机器学习训练，得到故障诊断模型，从而实现故障诊断。2.根据权利要求1所述的一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：所述信号采集具体为：在输入轴的轴承座和输出轴的轴承座上都安装有边缘节点，高精度加速度传感器集成在边缘节点内部；光电转速计外接在减速机的输入轴轴承座的边缘节点上；电流传感器外接在单独的边缘节点上。3.根据权利要求1所述的一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：所述信号数据处理具体为：在嵌入式边缘硬件上，对原始加速度信号和转速信号进行边缘计算，得到的特征数据集包括时域特征值、时域同步平均信号特征值、时域同步平均信号频谱和时频域特征值。4.根据权利要求3所述的一种基于加速度和边缘计算的减速机无线故障诊断方法，其特征在于：时域特征值提取具体为：原始加速度信号中提取的时域特征值用加速度有效值SRMS来表示。时域同步平均信号特征值提取具体为：对原始加速度信号以减速机旋转周期为间隔去截取信号，然后将所截得的信号叠加平均，即可得到时域平均信...

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，石文斌，高卉，聂兰顺，杨松贵，
申请(专利权)人：苏芯物联技术南京有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32