一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法
阅读说明：本技术 一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法 (Bearing component fault monitoring and predicting method based on controllable temperature and humidity ) 是由 王鹂辉 徐海杰 卢涛 于 2021-08-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法,涉及轴承部件技术领域,包括以下步骤：S1：用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤；该基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法,通过基于此设计开发出的轴承部件故障监测预测程序,实验人员可以根据实验需求逐步调节轴承部件内外环境温湿度,故障监测模块检测轴承部件处于不同内外环境温湿度时的故障,从而能够获得较为准确的案例,对轴承部件温湿度故障预测模型进行深度训练,从而通过温湿度故障预测模型对轴承部件实际使用中,检测到的内外温湿度数据进行计算,预测到轴承部件故障,进而使得本方法对于预测轴承部件故障的准确性较高,同时预测效率较高。(The invention discloses a bearing part fault monitoring and predicting method based on controllable temperature and humidity, which relates to the technical field of bearing parts and comprises the following steps: s1: a step for controlling the temperature and humidity change of the inside and outside environment of the bearing component in the laboratory; according to the bearing component fault monitoring and predicting method based on controllable temperature and humidity, through a bearing component fault monitoring and predicting program developed based on the design, experimenters can gradually adjust the temperature and humidity of the inner environment and the outer environment of a bearing component according to experimental requirements, a fault monitoring module detects faults of the bearing component when the bearing component is in different temperature and humidity of the inner environment and the outer environment, so that accurate cases can be obtained, deep training is carried out on a bearing component temperature and humidity fault predicting model, the detected data of the inner temperature and the outer temperature and humidity are calculated in the actual use process of the bearing component through the temperature and humidity fault predicting model, the faults of the bearing component are predicted, the accuracy of the method for predicting the faults of the bearing component is high, and meanwhile, the predicting efficiency is high.)
技术领域
本发明涉及轴承部件技术领域，具体为一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法。
背景技术
轴承是当代机械设备中一种重要零部件。它的主要功能是支撑机械旋转体，降低其运动过程中的摩擦系数，并保证其回转精度。轴承的主要作用是支撑，即字面解释用来承轴的，但这只是其作用的一部分，支撑其实质就是能够承担径向载荷。也可以理解为它是用来固定轴的。轴承快易优自动化选型有收录。就是固定轴使其只能实现转动，而控制其轴向和径向的移动。在轴承部件使用时，轴承部件的温湿度变化较大时，轴承部件易出现故障。但是现有的轴承部件故障预测方法根据温湿度因素预测轴承部件故障的准确性较低，同时预测效率较低。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，包括以下步骤：
S1：用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤；
S2：用于监测轴承部件在不同内外环境温湿度下的故障情况的步骤；
S3：用于构建轴承部件温湿度故障数据库的步骤；
S4：用于构建初步轴承部件温湿度故障预测模型的步骤；
S5：用于采用轴承部件温湿度故障数据库中的训练案例对轴承部件温湿度故障预测模型进行训练，从而得到成熟的轴承部件温湿度故障预测模型的步骤；
S6：用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤。
可选的，所述S1用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤包括：
S11：用于将轴承部件放置在温湿度实验室内的步骤；
S12：用于调节轴承部件内外环境的温湿度的步骤。
可选的，所述S2用于监测轴承部件在不同内外环境温湿度下的故障情况的步骤包括：
S21：用于监测轴承部件处于不同内外环境温湿度时的变化的步骤；
S22：用于检测轴承部件处于不同内外环境温湿度时变化引发的故障的步骤。
可选的，所述S6用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤包括：
S61：用于实时监测运行时轴承部件的温湿度数据的步骤；
S62：用于将监测得到的轴承部件的温湿度数据输入至轴承部件温湿度故障预测模型内部进行计算，得到预测结果的步骤。
可选的，所述S6用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤中，轴承部件上设置有温湿度检测模块，用于监测轴承部件内外部温湿度。
可选的，所述S3用于构建轴承部件温湿度故障数据库的步骤主要是将不同温湿度区间内轴承部件出现故障的数据制成案例保存在数据库中。
可选的，所述S61用于实时监测运行时轴承部件的温湿度数据的步骤，从得到的温湿度监测数据中间断提取一段时间段内的数据。
本发明提供了一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，具备以下有益效果：
该基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，通过基于此设计开发出的轴承部件故障监测预测程序，实验人员可以根据实验需求逐步调节轴承部件内外环境温湿度，故障监测模块检测轴承部件处于不同内外环境温湿度时的故障，从而能够获得较为准确的案例，对轴承部件温湿度故障预测模型进行深度训练，从而通过温湿度故障预测模型对轴承部件实际使用中，检测到的内外温湿度数据进行计算，预测到轴承部件故障，进而使得本方法对于预测轴承部件故障的准确性较高，同时预测效率较高。
附图说明
图1为本发明步骤图；
图2为本发明实施例所提供的一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法中所述S1用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤图；
图3为本发明本发明实施例所提供的一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法中所述S2用于监测轴承部件在不同内外环境温湿度下的故障情况的步骤图；
图4为本发明本发明本发明实施例所提供的一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法中所述S6用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例
如图1至图4，本发明提供一种技术方案：本实施例提供一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，包括以下步骤：
S1：用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤；
S2：用于监测轴承部件在不同内外环境温湿度下的故障情况的步骤；
S3：用于构建轴承部件温湿度故障数据库的步骤；
S4：用于构建初步轴承部件温湿度故障预测模型的步骤；
S5：用于采用轴承部件温湿度故障数据库中的训练案例对轴承部件温湿度故障预测模型进行训练，从而得到成熟的轴承部件温湿度故障预测模型的步骤；
S6：用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤。
本领域技术人员可以理解为，上述实施例提供的一种基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法，首先需要将轴承部件设置在温室度实验室内，实验人员根据实验需求逐步调节轴承部件内外环境温湿度，故障监测模块实时监测轴承部件在不同内外环境温湿度时的变化，同时故障监测模块检测轴承部件处于不同内外环境温湿度时的故障，然后将不同内外环境温湿度区间与相对应的轴承部件故障进行匹配制成案例报表，然后将获得的案例报表输入至轴承部件温湿度故障数据模块进行储存，构建初步轴承部件温湿度故障预测模型，然后从数据库中将选择案例报表输入至轴承部件温湿度故障预测模型中，从而得到最终的轴承部件温湿度故障预测模型，使得轴承部件温湿度故障预测模型能够进行深度学习，然后在轴承部件实际使用中，轴承部件上设置的温湿度监测模块，实时监测轴承部件内外温湿度，接着将监测到的温湿度监测数据中间断提取一段时间段内的数据，然后将此数据输入至轴承部件温湿度故障预测模型内部，得到计算结果，从而预测轴承部件故障。
进一步，S1用于控制实验室内的轴承部件内外环境温湿度变化的步骤包括：
S11：用于将轴承部件放置在温湿度实验室内的步骤；
S12：用于调节轴承部件内外环境的温湿度的步骤。
本领域技术人员可以理解为，可以方便调节控制轴承部件内外温湿度，从而便于监测到轴承部件处于不同温湿度环境下，轴承部件变化引发的故障，从而能够获得较为准确的轴承部件处于不同温湿度环境下的故障案例，从而能够对构建的初步轴承部件温湿度故障预测模型进行训练，从而提高本基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法的预测效率。
进一步，S2用于监测轴承部件在不同内外环境温湿度下的故障情况的步骤包括：
S21：用于监测轴承部件处于不同内外环境温湿度时的变化的步骤；
S22：用于检测轴承部件处于不同内外环境温湿度时变化引发的故障的步骤。
本领域技术人员可以理解为，便于监测到轴承部件处于不同温湿度环境下的故障，从而能够获得较为准确的轴承部件处于不同温湿度环境下的故障案例，从而对初步轴承部件温湿度故障预测模型进行训练的效果较好，从而使得本基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法的预测效率较高。
进一步，S6用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤包括：
S61：用于实时监测运行时轴承部件的温湿度数据的步骤；
S62：用于将监测得到的轴承部件的温湿度数据输入至轴承部件温湿度故障预测模型内部进行计算，得到预测结果的步骤。
本领域技术人员可以理解为，从而能够将实时监测到的轴承部件的温湿度数据输入至轴承部件温湿度故障预测模型内部进行计算，从而能够实时得到轴承部件故障计算结果。
进一步，S6用于采用轴承部件温湿度故障预测模型对监测到的温湿度数据进行监测的步骤中，轴承部件上设置有温湿度检测模块，用于监测轴承部件内外部温湿度。
本领域技术人员可以理解为，能够实时的对轴承部件的温湿度进行检测，从而使得检测结果更为准确，从而使得运用轴承部件温湿度故障预测模型计算结果更加精准，从而使得通过运用本基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法预测出的故障结果更为准确。
进一步，S3用于构建轴承部件温湿度故障数据库的步骤主要是将不同温湿度区间内轴承部件出现故障的数据制成案例保存在数据库中。
本领域技术人员可以理解为，使得案例内容较为详细，方便对于初步轴承部件温湿度故障预测模型进行训练，使得轴承部件温湿度故障预测模型具备深度学习能力。
进一步，S61用于实时监测运行时轴承部件的温湿度数据的步骤，从得到的温湿度监测数据中间断提取一段时间段内的数据。
本领域技术人员可以理解为，从而能够实时对轴承部件故障进行预测，从而使得运用本基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法进行预测的结果更为准确，从而使得本基于可控温湿度的轴承部件故障监测预测方法预测效率较高。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
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