CN117168740A - 一种部件故障检测方法、装置、存储介质以及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种部件故障检测方法、装置、存储介质以及电子设备。其中方法包括：获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；获取待检测部件在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。本申请中的方法可以提高故障检测效率。

Description

一种部件故障检测方法、装置、存储介质以及电子设备

技术领域

本发明涉及故障检测技术领域，特别涉及一种部件故障检测方法、装置、存储介质以及电子设备。

背景技术

离心压缩机广泛应用于石油、天然气、化工等领域，在工业体系中占有重要地位。轴、轴承、叶轮等转子在长时间的离心力、振动和气动载荷作用下难免会发生故障。而由于转子故障引起的非计划停机会造成巨大的经济损失，所以对离心压缩机进行在线监测意义重大，其不仅能够避免轻微故障发展为严重故障，同时能够基于状态监测结果合理制定维修策略，进而降低运维成本。

当前主要基于振动数据对转子进行状态监测，即在压缩机前后端安装振动传感器采集振动信号，然后提取时域和频域特征值进行故障诊断。由于具有多个时域和频域特征，所以需要一种多特征整合方法将多特征整合为故障指标，方便运维人员进行综合判别。传统的多特征分析方法包括：PCA方法、控制图理论和排列熵方法。控制图理论提取的变化并不区分上升和下降，而离心压缩机在转速下降和停机状态下振动特征也会随之下降，控制图理论会将这种下降整合成上升而出现误报警，所以控制图理论不适合用于离心压缩机的故障诊断。PCA方法能够从多特征趋势中提炼出整体趋势，所以当多特征中只有某个特征表现出故障时，PCA结果并不会反应出故障，同时每次PCA分析需要更长时间的历史数据。多变量多尺度排列熵关注数据在一段时间内的前后变化，而不是长期的发展，而且多变量多尺度排列熵也无法区分上升趋势是由工况波动还以由故障引起。因此，亟需一种部件故障检测方法，可以基于多特征趋势整合得到更加精准的故障诊断结果。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种部件故障检测方法、装置、存储介质以及电子设备，主要目的在于解决目前存在部件故障检测不精准的问题。

为解决上述问题，本申请提供部件故障检测方法，包括：

获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

获取待检测部件在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

可选地，所述基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数，具体包括：

对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；

基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；

基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数。

可选地，所述当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果，具体包括：

当所述第二转速值大于预设转速阈值时，确定所述第二转速值满足预设条件，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；

基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；

响应于用户选定的、与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；

对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。

可选地，所述当所述第二转速值大于预设转速阈值时，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量，包括：

当所述第二转速值大于预设转速阈值时，对所述第二振动信号进行特征提取，得到包含各振动特征的特征向量集；

基于所述第一函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到均值向量；

基于所述第二函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到标准差向量。

可选地于，所述基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量，具体包括：

基于所述特征向量集中的各特征向量与所述均值向量进行求差运算，得到各差值向量；

计算各所述差值向量与所述标准差向量的商，获得第二预设时长内的各时间点对应的标准特征向量。

可选地，所述对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果，包括：

基于预设的滑动窗口采用滑动间隔采样的方式，分别对所述第二预设时长内的各特征指标进行采样，以获得若干指标中值；

基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果。

可选地，所述基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果，具体包括：

当各所述指标中值小于等于第一预设阈值时，得到部件健康检测结果；

当各所述指标中值大于所述第一预设阈值并且小于或者等于第二预设阈值时，得到部件预警检测结果；

当各所述指标中值大于所述第二预设阈值时，得到部件故障检测结果。

为解决上述问题本申请提供一种部件故障检测装置，包括：

第一振动信号获取模块：用于获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

函数构建模块：用于基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

第二振动信号获取模块：用于获取待检测部件的在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

检测模块：用于当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

为解决上述问题本申请提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述部件故障检测方法的步骤。

为解决上述问题本申请提供一种电子设备，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述所述部件故障检测方法的步骤。

本申请通过采用正常工况下采集到的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的转速值进行函数构建，以基于构建好的反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系第二函数对待检测部件的第二振动信号进行检测以得到与所述部件对应的检测结果，本申请考虑到各振动特征，并构建了用于检测待测部件的第一函数以及第二函数以对所述当转速超过预设转速阈值的第二振动信号进行检测得到部件的检测结果，可以提高部件故障的检测效率。

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它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了本申请实施例提供的一种部件故障检测方法的流程示意图；

图2示出了本申请另一实施例提供的一种部件故障检测方法的流程示意图；

图3示出了本申请实施例中各特征与转速的关系示意图；

图4示出了本申请实施例中各特征对应的均值与转速的关系示意图；

图5示出了本申请实施例中各特征对应的标准差与转速的关系示意图；

图6示出了本申请又一实施例提供的一种部件故障检测装置的结构框图。

具体实施方式

此处参考附图描述本申请的各种方案以及特征。

应理解的是，可以对此处申请的实施例做出各种修改。因此，上述说明书不应该视为限制，而仅是作为实施例的范例。本领域的技术人员将想到在本申请的范围和精神内的其他修改。

包含在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本申请的实施例，并且与上面给出的对本申请的大致描述以及下面给出的对实施例的详细描述一起用于解释本申请的原理。

通过下面参照附图对给定为非限制性实例的实施例的优选形式的描述，本申请的这些和其它特性将会变得显而易见。

还应当理解，尽管已经参照一些具体实例对本申请进行了描述，但本领域技术人员能够确定地实现本申请的很多其它等效形式。

当结合附图时，鉴于以下详细说明，本申请的上述和其他方面、特征和优势将变得更为显而易见。

此后参照附图描述本申请的具体实施例；然而，应当理解，所申请的实施例仅仅是本申请的实例，其可采用多种方式实施。熟知和/或重复的功能和结构并未详细描述以避免不必要或多余的细节使得本申请模糊不清。因此，本文所申请的具体的结构性和功能性细节并非意在限定，而是仅仅作为权利要求的基础和代表性基础用于教导本领域技术人员以实质上任意合适的详细结构多样地使用本申请。

本说明书可使用词组“在一种实施例中”、“在另一个实施例中”、“在又一实施例中”或“在其他实施例中”，其均可指代根据本申请的相同或不同实施例中的一个或多个。

本申请实施例提供一种部件故障检测方法，如图1所示，包括：

步骤S101：获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

本步骤在具体实施过程中，在离心压缩机应用领域，离心压缩机转子故障引起的非计划停机会造成巨大的经济损失，因此需要针对转子等关键部件进行故障检测，以对检查后的部件做针对性的维修以及维护计划。采用传感器采集获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值，为后续基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建奠定了基础。

步骤S102：基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

本步骤在具体实施过程中，对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；具体的，所述通过对所述高频振动信号进行统计分析，所述统计分析方法可以采用均值法、均方根法、标准差以及峰值等方法，对所述高频振动信号进行统计分析，得到与待检测部件对应的反映频域特征的各特征数据集；通过对高频振动信号进行傅里叶变换得到与所述高频振动信号对应的频谱结构，通过所述频谱计算得到反映所述部件时域特征的0.5倍转频的幅值1倍转频的幅值、以及2倍转频的幅值等时域特征对应的各特征数据集。基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数。为后续基于所述第一函数以及所述第二函数对检测信号进行检测奠定了基础。

步骤S103：获取待检测部件的在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

本步骤在具体实施过程中，采用传感器采集获取待检测部件的、第二预设时长的第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值。具体的，当现场人员发现轴、轴承、叶轮等离心压缩机转子运行过程中出现异常状态的情况下，需要对当前的振动信号进行采集，然后通过对采集得到的高频振动信号进行分析，以采用上述所述第一函数以及第二函数对所述高频振动信号进行检测，以得到当前部件是在正常状态、预警状态或故障状态，为运维人员提供维修以及维护依据。

步骤S104：当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

本步骤在具体实施过程中，当所述第二转速值大于预设转速阈值时，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；响应于用户选定的，与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行特征整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。具体的，当所述第二转速值小于或者等于预设转速阈值时，转子工作正常无需对转子的状态进行分析，此时得到转子处于正常工作状态的检测结果。当所述第二转速值大于预设转速阈值时，所述部件存在故障或者预警风险，需要对当前状态进行检测以得到所述部件的故障检测结果。

本申请通过采用正常工况下采集到的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的转速值进行函数构建，以基于构建好的反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系第二函数对待检测部件的第二振动信号进行检测以得到与所述部件对应的检测结果，本申请考虑到各振动特征，并构建了用于检测待测部件的第一函数以及第二函数以对所述当转速超过预设转速阈值的第二振动信号进行检测得到部件的检测结果，可以提高部件故障的检测效率。

本申请又一实施例，提供又一种部件故障检测方法，如图2所示，包括：

步骤S201：获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

本步骤在具体实施过程中，在离心压缩机应用领域，离心压缩机转子故障引起的非计划停机会造成巨大的经济损失，因此需要针对转子等关键部件进行故障检测，以对检查后的部件做针对性的维修以及维护计划。采用传感器采集获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号x(n)以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值v_s，为后续基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建奠定了基础。

步骤S202：对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；

本步骤在具体实施过程中，对通过传感器采集获取的各所述第一振动信号进行处理，通过对所述高频振动信号进行统计分析，所述统计分析方法可以采用均方根法、峰值等方法，对所述高频振动信号进行统计分析，得到与待检测部件对应的反映频域特征的各特征数据集；振动信号的均方根计算公式为如下公式(1)所示：

振动信号的峰值计算数学式为如下公式(2)所示：

max(x(n)) (2)

通过对高频振动信号进行傅里叶变换得到与所述高频振动信号对应的频谱结构，通过所述频谱计算得到反映所述部件时域特征的0.5倍转频的幅值1倍转频的幅值以及2倍转频的幅值等时域特征对应的各特征数据集。

步骤S203：基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；

本步骤在具体实施过程中，首先，针对各所述特征数据集中的振动信号数据进行均值计算，获得与各所述特征数据集对应的均值数据集；基于各所述均值数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数。各所述特征数据集包括：均方根值对应的特征数据集、峰值对应的特征数据集、0.5倍转频幅值对应的特征数据集、转频幅值对应的特征数据集以及2倍转频幅值对应的特征数据集。各特征与转速的关系如图3所示，各特征对应的均值与转速的关系如图4所示，基于各所述均值数据集以及各所述第一转速v_s进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数，所述第一函数为如下公式3所示：

步骤S204：基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

本步骤在具体实施过程中，首先，针对各所述特征数据集中的振动信号数据进行标准差计算，获得与各所述特征数据集对应的标准差数据集；各特征对应的标准差与转速的关系如图5所示。基于各所述标准差数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数。所述第二函数可以为如下公式(4)所示：

步骤S205：获取待检测部件的、第二预设时长的第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

本步骤在具体实施过程中，采用传感器采集获取待检测部件的、第二预设时长的第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值。具体的，当现场人员发现轴、轴承、叶轮等离心压缩机转子运行过程中出现异常状态的情况下，需要对当前的振动信号进行采集，然后通过对采集得到的高频振动信号进行分析，以采用上述所述第一函数以及第二函数对所述高频振动信号进行检测，以得到当前部件是在正常状态、预警状态或故障状态，为运维人员提供维修以及维护依据。

步骤S206：当所述第二转速值大于预设转速阈值时，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；

本步骤在具体实施过程中，首先对第二转速值与预设转速阈值进行比较，当所述第二转速值小于或者等于预设转速阈值时，转子工作正常无需对转子的状态进行分析，此时得到转子处于正常工作状态的检测结果。当所述第二转速值大于预设转速阈值时，所述部件存在故障或者预警风险，需要对当前状态进行检测以得到所述部件的故障检测结果，具体的，对所述第二振动信号进行特征提取，得到包含各振动特征的特征向量集f；基于所述第一函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到均值向量；具体的，基于所述特征向量集采用第一函数进行计算处理，得到所述均值向量基于所述第二函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到标准差向量具体的，基于所述特征向量集采用第二函数进行计算处理，得到所述标准差向量。

步骤S207：基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；

本步骤在具体实施过程中，首先，基于所述特征向量集中的各特征向量与所述均值向量进行求差运算，得到各差值向量；差值向量的计算公式为如下公式(5)所示：

然后，计算各所述差值向量与所述标准差向量的商，获得第二预设时长内的各时间点对应的标准特征向量f′。标准特征向量的计算公式为如下公式(6)所示：

步骤S208：响应于用户选定的，与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；

本步骤在具体实施过程中，为了区分整体性和局部性，引入四种方法对标准化的多特征进行整合输出故障指标，四种指标分别为最小值、均值、中值和最大值。当所监测部件或系统出现故障后会产生严重的后果，推荐采用最大值方法作为特征指标，当所监测部件或系统出现故障后后果并不严重且容易修复，推荐采用最小值作为特征指标，其次采用均值或中间值作为特征指标，而中间值相比均值更能抵抗异常数据带来的干扰。各所述特征整合方法可以根据现场实际情况进行选择。响应于用户选定的，与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与第二预设时长内的各时间点对应的特征指标I。

步骤S209：对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。

本步骤在具体实施过程中，基于预设的滑动窗口采用滑动间隔采样的方式，分别对所述第二预设时长内的各特征指标进行采样，以获得若干指标中值；基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果。采用预定滑窗按照第二预设时长内的各时间点的先后顺序，从第一个特征指标开始进行特征指标的截取，获得各第一指标；例如：滑框大小可以设置为5、7等，当滑框大小为5时，从第一个特征指标开始进行特征指标的截取，获取从第一个指标开始的五个第一指标。基于各所述第一指标进行筛选，获得各所述第一指标的第一中值；如上述的五个第一指标，筛选排在中间的第三个第一指标作为当前滑框位置的第一中值。基于所述第一中值进行故障检测，获得所述部件在当前滑窗对应的第一时间段内的检测结果；具体的，当所述第一中值小于等于第一预设阈值时，得到部件健康检测结果；当所述第一中值大于所述第一预设阈值并且小于或者等于第二预设阈值时，得到部件预警检测结果；当所述第一中值大于所述第二预设阈值时，得到部件故障检测结果。所述第一预设阈值可以为3，第二预设阈值可以为5，所述第一预设阈值以及所述第二预设阈值可以根据实际需要而设定。采用所述滑窗从第二个特征指标开始进行特征指标的截取，获得各第二指标；例如：上述大小为5的滑窗沿时间序列平移一个第一指标，截取获得第2个特征指标到第6个特征指标，以得到各所述第二指标，基于各所述第二指标进行筛选，获得各所述第二指标的第二中值；如上所述第2个特征指标到第6个特征指标进行筛选处理，得到第四个特征指标作为平移后的当前滑窗位置对应的中值，以得到第二中值。基于所述第二中值进行故障检测，获得所述部件在当前滑窗对应的第二时间段内的检测结果；具体的，当各所述指标中值小于等于第一预设阈值时，得到部件健康检测结果；当各所述指标中值大于所述第一预设阈值并且小于或者等于第二预设阈值时，得到部件预警检测结果；当各所述指标中值大于所述第二预设阈值时，得到部件故障检测结果。本方法是一种基于残差思想的故障诊断方法。很好地区分了故障和工况波动，同时保证高准确率和低误报率。同时可以采用最小值、均值、中值和最大值作为故障指标，以区分出轻微故障和严重故障。采用中值方法对多时间点指标进行平滑处理，避免了数据波动造成的误报警。而且本方法非常适合在线应用。

本申请通过获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数；获取待检测部件的、第二预设时长的第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；当所述第二转速值大于预设转速阈值时，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；响应于用户选定的，与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；对多特征进行整合，提取单故障指标，方便运维人员进行综合判别。对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。本申请中的方法考虑了振动信号的多特征进行故障指标提取，并采用中值平滑方法对信号进行平滑处理避免了数据波动造成的误报警，提高了故障检测效率。

本申请又一实施例提供一种部件故障检测装置，如图6所示，包括：

第一振动信号获取模块1：用于获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

函数构建模块2：用于基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

第二振动信号获取模块3：用于获取待检测部件的在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

检测模块4：用于当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

在具体实施过程中，所述函数构建模块2具体用于：对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数。

在具体实施过程中，所述检测模块4具体用于：当所述第二转速值大于预设转速阈值时，确定所述第二转速值满足预设条件，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；响应于用户选定的、与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。

在具体实施过程中，所述检测模块4具还用于：当所述第二转速值大于预设转速阈值时，对所述第二振动信号进行特征提取，得到包含各振动特征的特征向量集；基于所述第一函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到均值向量；基于所述第二函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到标准差向量。

在具体实施过程中，所述检测模块4具还用于：基于所述特征向量集中的各特征向量与所述均值向量进行求差运算，得到各差值向量；计算各所述差值向量与所述标准差向量的商，获得第二预设时长内的各时间点对应的标准特征向量。

在具体实施过程中，所述检测模块4具还用于：基于预设的滑动窗口采用滑动间隔采样的方式，分别对所述第二预设时长内的各特征指标进行采样，以获得若干指标中值；基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果。

在具体实施过程中，所述检测模块4具还用于：当各所述指标中值小于等于第一预设阈值时，得到部件健康检测结果；当各所述指标中值大于所述第一预设阈值并且小于或者等于第二预设阈值时，得到部件预警检测结果；当各所述指标中值大于所述第二预设阈值时，得到部件故障检测结果。

本申请通过采用正常工况下采集到的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的转速值进行函数构建，以基于构建好的反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系第二函数对待检测部件的第二振动信号进行检测以得到与所述部件对应的检测结果，本申请考虑到各振动特征，并构建了用于检测待测部件的第一函数以及第二函数以对所述当转速超过预设转速阈值的第二振动信号进行检测得到部件的检测结果，可以提高部件故障的检测效率。

本申请另一实施例提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如下方法步骤：

步骤一、获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

步骤二、基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

步骤三、获取待检测部件在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

步骤四、当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

上述方法步骤的具体实施过程可参见上述部件故障检测方法的实施例，本实施例在此不再重复赘述。

本申请通过采用正常工况下采集到的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的转速值进行函数构建，以基于构建好的反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系第二函数对待检测部件的第二振动信号进行检测以得到与所述部件对应的检测结果，本申请考虑到各振动特征，并构建了用于检测待测部件的第一函数以及第二函数以对所述当转速超过预设转速阈值的第二振动信号进行检测得到部件的检测结果，可以提高部件故障的检测效率。

本申请另一实施例提供一种电子设备，该电子设备可以是服务端，该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性和/或易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的网络接口用于与外部的客户端通过网络连接通信。该电子设备程序被处理器执行时以实现一种部件故障检测方法服务端侧的功能或步骤。

在一个实施例中，提供了一种电子设备，该电子设备可以是客户端。该电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。该电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该电子设备的网络接口用于与外部服务器通过网络连接通信。该电子设备程序被处理器执行时以实现一种部件故障检测方法客户端侧的功能或步骤。

本申请另一实施例提供一种电子设备，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现如下方法步骤：

步骤一、获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

步骤二、基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

步骤三、获取待检测部件在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

步骤四、当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。上述方法步骤的具体实施过程可参见上述任意部件故障检测方法的实施例，本实施例在此不再重复赘述。

本申请通过采用正常工况下采集到的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的转速值进行函数构建，以基于构建好的反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系第二函数对待检测部件的第二振动信号进行检测以得到与所述部件对应的检测结果，本申请考虑到各振动特征，并构建了用于检测待测部件的第一函数以及第二函数以对所述当转速超过预设转速阈值的第二振动信号进行检测得到部件的检测结果，可以提高部件故障的检测效率。

以上实施例仅为本申请的示例性实施例，不用于限制本申请，本申请的保护范围由权利要求书限定。本领域技术人员可以在本申请的实质和保护范围内，对本申请做出各种修改或等同替换，这种修改或等同替换也应视为落在本申请的保护范围内。

Claims (10)

1.一种部件故障检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

获取待检测部件在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数，具体包括：

对各所述第一振动信号进行特征提取，得到与各振动特征对应的特征数据集；

基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第一函数构建，得到反映各特征均值与转速关系的第一函数；

基于各所述特征数据集以及各所述第一转速进行第二函数构建，得到反映各特征标准差与转速关系的第二函数。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果，具体包括：

当所述第二转速值大于预设转速阈值时，确定所述第二转速值满足预设条件，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量；

基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量；

响应于用户选定的、与所述部件当前故障状态对应的特征整合方法进行标准特征向量整合处理，得到与各时间点对应的特征指标；

对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述第二转速值大于预设转速阈值时，基于所述第二振动信号采用所述第一函数以及所述第二函数进行信号处理，获得与所述第二振动信号对应的均值向量以及标准差向量，包括：

当所述第二转速值大于预设转速阈值时，对所述第二振动信号进行特征提取，得到包含各振动特征的特征向量集；

基于所述第一函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到均值向量；

基于所述第二函数以及所述特征向量集进行计算处理，得到标准差向量。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述均值向量以及所述标准差向量进行标准化处理，得到各标准特征向量，具体包括：

基于所述特征向量集中的各特征向量与所述均值向量进行求差运算，得到各差值向量；

计算各所述差值向量与所述标准差向量的商，获得第二预设时长内的各时间点对应的标准特征向量。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各所述特征指标进行中值平滑处理，得到部件故障检测结果，包括：

基于预设的滑动窗口采用滑动间隔采样的方式，分别对所述第二预设时长内的各特征指标进行采样，以获得若干指标中值；

基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于各所述指标中值进行故障检测，得到与各所述指标中值对应的故障检测结果，具体包括：

当各所述指标中值小于等于第一预设阈值时，得到部件健康检测结果；

当各所述指标中值大于所述第一预设阈值并且小于或者等于第二预设阈值时，得到部件预警检测结果；

当各所述指标中值大于所述第二预设阈值时，得到部件故障检测结果。

8.一种部件故障检测装置，其特征在于，包括：

第一振动信号获取模块：用于获取待检测部件正常工况下、第一预设时长的各第一振动信号以及与各所述第一振动信号对应的第一转速值；

函数构建模块：用于基于各所述第一振动信号以及各所述第一转速值进行函数构建，获得反映各特征均值与转速关系的第一函数、以及反映各特征标准差与转速关系的第二函数；

第二振动信号获取模块：用于获取待检测部件的在第二预设时长内的、第二振动信号以及与所述第二振动信号对应的第二转速值；

检测模块：用于当所述第二转速值满足预设条件时，基于所述第一函数以及所述第二函数对所述第二振动信号进行检测，得到部件故障检测结果。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1-7任一项所述部件故障检测方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，至少包括存储器、处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器在执行所述存储器上的计算机程序时实现上述权利要求1-7任一项所述部件故障检测方法的步骤。