[發明專利]一種基于FDA和SVDD的旋轉機械剩余壽命預測方法

有效

• 申請號: 201710524963.5
• 申請日: 2017-06-30
• 公開（公告）號: CN107300856B
• 公開（公告）日: 2020-04-17
• 發明（設計）人: 王亞萍;趙強;葛江華;許迪;匡宇麒
• 申請（專利權）人: 哈爾濱理工大學
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 哈爾濱龍科專利代理有限公司 23206
• 代理人: 高媛

1.一種基于FDA和SVDD的旋轉機械剩余壽命預測方法，其特征在于所述方法如下步驟：

(1)采集旋轉機械的運行信號：包括全生命周期和正常運行、不同故障的情況下采集到的振動和溫度信號；

(2)將步驟(1)采集信號的離散數據通過函數型數據分析方法轉化為光滑函數：首先選擇基函數，通過最小二乘法原則和粗糙懲罰方法得到基函數展開的系數向量和函數矩陣，綜合其誤差參數當作一個樣本點；

(3)將步驟(2)轉化得到的樣本點按照機械運行情況區分，分別建立其SVDD模型超球體并通過二次訓練對超球體半徑進行優化，超球體半徑優化方法如下：

設樣本集合為X＝{x₁，x₂，…，x_n}，x_i為低維的樣本，通過非線性映射函數Φ將樣本數據集從原始空間映射到高維空間，得到樣本集合Φ(X)＝{Φ(x₁)，Φ(x₂)，…，Φ(x_n)}，C表示懲罰因子，ξ_i表示松弛變量，R為超球體半徑，則優化目標函數為：

式中，N為樣本個數；

約束條件為：

||Φ(x_i)-a||²≤R²+ξ_i，ξ_i≥0，

式中，a為超球體球心；

構造如下的拉格朗日函數：

式中，α_i，β_i為拉格朗日因子；

式中，W為對偶形式時轉化的函數，<Φ(x_i)，Φ(x_j)>為Φ(x_i)和Φ(x_j)的內積；

根據Mercer定理，k(x_i，x_j）＝<Φ(x_i)，Φ(x_j)>，將高維特征空間中的內積運算轉變為核函數運算：

通過支持向量樣本x_sv確定超球半徑為：

測試樣本z在高維特征空間中到球心的距離為：

若f(z)小于等于R²則說明測試樣本z屬于這個超球體的目標類，反之則不屬于；

基于ROC曲線，通過目標類和非目標類樣本對超球體進行二次訓練得到最優超球體半徑；

(4)計算測試樣本到步驟(3)中不同運行情況的超球體中心的距離，比較相應超球體半徑從而識別旋轉機械的運行狀況，比較的優先級按照概率分成正常運行、單一故障、復合故障以提高識別速度；

(5)將不同運行狀況的旋轉機械的全生命周期數據按照時間節點n等分，每個時間節點上生成SVDD模型計算超球半徑，建立全生命周期的時間半徑軌跡，相應地將測試樣本生成SVDD模型計算超球半徑，根據步驟(4)的識別結果與相應運行情況的時間半徑軌跡進行比較，得到旋轉機械剩余壽命。

2.根據權利要求1所述的基于FDA和SVDD的旋轉機械剩余壽命預測方法，其特征在于所述步驟(2)中，轉化的離散數據為1到3個周期的數據。

3.根據權利要求1所述的基于FDA和SVDD的旋轉機械剩余壽命預測方法，其特征在于所述最優超球半徑的評價指標函數為：

其中：目標類樣本數是P，非目標樣本數是N，將目標類識別為目標類記為TP，將目標類識別為非目標類記為FN，將非目標類識別為目標類記為FP，將非目標類識別為非目標類記為TN。

4.根據權利要求1所述的基于FDA和SVDD的旋轉機械剩余壽命預測方法，其特征在于所述步驟(4)中，測試樣本到超球體中心的距離為r_i，超球體半徑為R_i，d_i＝r_i/R_i，若d_i小于等于1則說明測試樣本屬于這個超球體的類別，反之則不屬于。