[發(fā)明專利]一種基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承健康狀態(tài)識(shí)別方法無(wú)效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201310278309.2 | 申請(qǐng)日: | 2013-07-03 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN103512751A | 公開(kāi)(公告)日: | 2014-01-15 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張利;田立;劉萌萌;陳朋杰;趙中洲 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 遼寧大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G01M13/04 | 分類號(hào): | G01M13/04;G06N3/02 |
| 代理公司: | 沈陽(yáng)杰克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21207 | 代理人: | 羅瑩 |
| 地址: | 110136 遼寧*** | 國(guó)省代碼: | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 概率 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 軸承 健康 狀態(tài) 識(shí)別 方法 | ||
1.一種基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承健康狀態(tài)識(shí)別方法,其特征在于,步驟如下:
1)采集原始信號(hào):通過(guò)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)采集正常軸承和單點(diǎn)驅(qū)動(dòng)端缺陷的數(shù)據(jù);
2)選擇和評(píng)估參數(shù):運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)原理計(jì)算震動(dòng)信號(hào)產(chǎn)生的特征集,選取的統(tǒng)計(jì)特征如下:
幅度:
Range=max(xi)-min(xi)????????????????????(8)
有效值:
絕對(duì)平均值:
均方值:
均方根(RMS):
方差:
標(biāo)準(zhǔn)差:
偏度:
峰態(tài):
峰值:
peak=max(Xi)???????????????????(17)
波形指標(biāo):
脈沖指標(biāo):
樣本熵:其計(jì)算過(guò)程如下
步驟一:N點(diǎn)序列,首先計(jì)算N*N的距離矩陣D,第i行第j列的元素就是d,并定義成點(diǎn)i,j之間的距離。
步驟二:用矩陣D中的元素很容易得到和假設(shè)窗長(zhǎng)度是2;
步驟三:通過(guò)和計(jì)算得到和
步驟四:計(jì)算樣本熵
評(píng)估上述13個(gè)參數(shù)對(duì)已知數(shù)據(jù)分配的能力,并另外選取性能比較好的絕對(duì)值平均值,峰態(tài),標(biāo)準(zhǔn)差,均方根和樣本熵作為輸入特征。
3)構(gòu)造概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型:輸入層有5個(gè)節(jié)點(diǎn)表示輸入特征,求和層和輸出層都是3個(gè)節(jié)點(diǎn),表示健康的三個(gè)狀態(tài),模式層有150個(gè)節(jié)點(diǎn),表示選取的150個(gè)樣本;
4)將輸入?yún)?shù)輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行狀態(tài)識(shí)別,根據(jù)健康度的定義HD=P(healthy)-P(failure),計(jì)算健康度的值,根據(jù)軸承健康度的閾值來(lái)判定軸承所處的運(yùn)行狀態(tài)為健康、亞健康或故障。當(dāng)0.4<HD<1時(shí),軸承為健康狀態(tài),當(dāng)-0.4<HD<0.4時(shí),軸承為亞健康狀態(tài),當(dāng)-1<HD<-0.4時(shí),軸承為故障狀態(tài)。
該專利技術(shù)資料僅供研究查看技術(shù)是否侵權(quán)等信息,商用須獲得專利權(quán)人授權(quán)。該專利全部權(quán)利屬于遼寧大學(xué),未經(jīng)遼寧大學(xué)許可,擅自商用是侵權(quán)行為。如果您想購(gòu)買(mǎi)此專利、獲得商業(yè)授權(quán)和技術(shù)合作,請(qǐng)聯(lián)系【客服】
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