(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211121572.6 (22)申请日 2022.09.15 (71)申请人 中国铁建重 工集团股份有限公司 地址 410100 湖南省长 沙市长沙经济技 术 开发区东七 线88号 (72)发明人 廖金军　聂明娇　徐震　曹龙飞　 江峻　吴松林　唐山林　刘华　 李胜　邱宇　 (74)专利代理 机构 北京集佳知识产权代理有限 公司 11227 专利代理师 刘源 (51)Int.Cl. G01M 13/04(2019.01) G01D 21/02(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种主轴承的工况识别方法、 装置及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种主轴承的工况识别方法、 装置及介质， 适用于盾构机主轴承技术领域。 该 方法通过对工作参数进行影响因素的评判分为 绝对判断标准参数和相对判断标准参数， 进而根 据专家系统构建工况模式识别分类器， 避免现有 的工况识别方法仅是通过工作参数自身的变化 导致的识别片面不准确的问题， 在绝对判断标准 参数通过工况模式识别分类器得到的分类结果 的基础上， 对于非正常工况继续通过相对判断标 准参数进一步通过工况模式识别分类器分类识 别得到最终分类结果。 综上， 经过绝对判断、 相对 判断的双重判断， 结合工况模式识别分类器进行 分类识别， 提升盾构机主轴承的工况识别结果的 可靠性。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115508089 A 2022.12.23 CN 115508089 A 1.一种主轴承的工况识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取表征 所述主轴承的工作参数， 其中所述工作参数为多个 变量； 根据所述主轴承的影响因素判断标准将所述工作参数分为绝对判断标准参数和相对 判断标准 参数； 将所述绝对判断标准参数输入至工况模式识别分类器进行分类得到初始分类结果， 其 中所述工况模式识别分类器由专家系统与聚类分析方法构建得到， 所述初始分类结果包括 正常工况和非正常工况； 根据所述初始分类结果的所述非正常工况将所述相对判断标准参数输入至所述工况 模式识别分类 器进行分类得到最终分类结果。 2.根据权利要求1所述的主轴 承的工况识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述主轴承的 影响因素判断标准将所述工作参数分为 绝对判断标准 参数和相对判断标准 参数， 包括： 根据所述主轴承的影响因素判断标准对所述工作参数进行优先级排序； 根据预设要求将所述优先级排序内的前N个影响因素对应的工作参数作为所述绝对判 断标准参数； 根据所述预设要求将所述优先级排序内的除所述前N个影响因素之外的影响因素对应 的工作参数作为所述相对判断标准 参数。 3.根据权利要求2所述的主轴 承的工况识别方法， 其特征在于， 所述工况模式识别分类 器的构建过程包括以下步骤： 获取表征所述主轴承的样本参数、 所述专家系统内的多个工况的描述信 息以及对应的 工况特征参数； 根据多个所述工况的所述描述信息之间的关系构建 关系网络； 根据所述工况特征参数对所述样本参数进行聚类分析得到当前聚类结果， 其中所述 聚 类分析通过设定预设条件 对所述工作参数进行聚类得到； 统计聚类分析的次数； 判断所述当前聚类结果对应的聚类分析的次数 是否超出阈值； 若否， 则返回至所述将所述样本参数进行聚类分析 得到当前聚类结果的步骤； 若是， 则将所述当前聚类结果作为 最终聚类结果； 根据所述关系网络与所述 最终聚类结果的对应关系构建所述工况模式识别分类 器。 4.根据权利要求3所述的主轴 承的工况识别方法， 其特征在于， 所述将所述绝对判断标 准参数输入至 工况模式识别分类 器进行分类得到初始分类结果， 包括： 获取所述工况模式识别分类器的多个分类对应的参数正常范围和参数警告范围， 其中 所述参数正常范围低于所述 参数警告范围； 当所述绝对判断标准参数超出所述参数正常范围时， 则确定所述主轴 承的初始分类结 果为所述非正常工况， 其中所述非正常工况包括异常工况和极端工况； 当所述绝对判断标准参数处于所述参数正常范围内时， 则确定所述主轴 承的初始分类 结果为所述正常工况； 其中， 所述异常工况和所述极端工况的确定过程具体包括： 当所述绝对判断标准参数超出所述参数正常范围且处于所述参数警告范围内时， 则确 定所述主轴承的初始分类结果对应的所述非正常工况为所述异常工况；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115508089 A 2当所述绝对判断标准参数超出所述参数警告范围时， 则确定所述主轴 承的初始分类结 果对应的所述非正常工况为所述极端工况。 5.根据权利要求4所述的主轴 承的工况识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述初始分类 结果的所述非正常工况将所述相对判断标准参数输入至所述工况模式识别 分类器进行分 类得到最终分类结果， 包括： 当所述相对判断标准参数处于所述参数正常范围内或所述相对判断标准参数中至少 一个参数超出所述参数正常范围且处于所述参数警告 范围内时， 则确定所述主轴承的初始 分类结果对应的所述非正常工况为所述异常工况； 当所述相对判断标准参数中至少一个参数超出所述参数警告范围时， 则确定所述主轴 承的初始分类结果对应的所述非正常工况为所述极端工况。 6.根据权利要求1所述的主轴 承的工况识别方法， 其特征在于， 所述获取表征所述主轴 承的工作参数， 包括： 获取表征 所述主轴承的初始工作参数； 将所述初始工作参数进行 预处理得到所述工作参数。 7.根据权利要求1至 6任意一项所述的主轴承的工况识别方法， 其特 征在于， 还 包括： 当所述主轴承 对应的工况为所述异常工况时， 则输出第一 提示信息； 当所述主轴承 对应的工况为所述极端工况时， 则输出第二 提示信息。 8.一种主轴承的工况识别装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取表征 所述主轴承的工作参数， 其中所述工作参数为多个 变量； 处理模块， 用于根据 所述主轴 承的影响因素判断标准将所述工作参数分为绝对判断标 准参数和相对判断标准 参数； 第一分类模块， 用于将所述绝对判断标准参数输入至工况模式识别分类器进行分类得 到初始分类结果， 其中所述工况模式识别分类器由专家系统与聚类分析方法构建得到， 所 述初始分类结果包括 正常工况和非正常工况； 第二分类模块， 用于根据所述初始分类结果的所述非正常工况将所述相对判断标准参 数输入至所述工况模式识别分类 器进行分类得到最终分类结果。 9.一种主轴承的工况识别装置， 其特 征在于， 包括： 存储器， 用于存 储计算机程序； 处理器， 用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的主轴承的工况 识别方法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机 程序， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求 1至7任一项 所述的主轴承的工况识 别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115508089 A 3