[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011216698.2
• 申請日: 2020-11-04
• 公開（公告）號: CN112347637A
• 公開（公告）日: 2021-02-09
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 靳瑩;李華瑩;郭浩;喬新勇;顧程;寧初明;董意;薛大兵;谷廣宇
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍陸軍裝甲兵學(xué)院;軍事科學(xué)院系統(tǒng)工程研究院軍需工程技術(shù)研究所
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 濟(jì)南光啟專利代理事務(wù)所(普通合伙) 37292
• 代理人: 張瑜

本發(fā)明公開了一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法，涉及發(fā)動機狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括，對履帶裝甲車輛發(fā)動機進(jìn)行實車檢測試，將S1中取得的數(shù)據(jù)通過相關(guān)性、單調(diào)性、預(yù)測性及魯棒性的指標(biāo)進(jìn)行計算，通過S2的結(jié)果，進(jìn)行總結(jié)，利用熵技術(shù)確定各評價指標(biāo)的客觀權(quán)重。該一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法，履帶裝甲車輛發(fā)動機進(jìn)行實車檢測試得出的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)通過相關(guān)性、單調(diào)性、預(yù)測性及魯棒性的指標(biāo)進(jìn)行計算，S2得出的數(shù)據(jù)利用熵技術(shù)確定各評價指標(biāo)的客觀權(quán)重，再通過履帶裝甲車輛發(fā)動機基于熵權(quán)理想點的多指標(biāo)綜合評價，并以距離理想解和負(fù)理想解的遠(yuǎn)近來評價各個方案，達(dá)到了對發(fā)動機進(jìn)行狀態(tài)進(jìn)行評估的效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及發(fā)動機狀態(tài)評估技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法。

背景技術(shù)

目前市場上已有的發(fā)動機性能隨因為使用年限逐漸退化是一個復(fù)雜機械系統(tǒng)退化過程，采用單一特征參數(shù)預(yù)測發(fā)動機剩余壽命都不可避免的存在片面性。另一方面隨著現(xiàn)代檢測技術(shù)的發(fā)展，發(fā)動機檢測信號中能夠提取的特征參數(shù)也在不斷增多，基于多維特征的發(fā)動機狀態(tài)評估與預(yù)測成為裝甲車輛發(fā)動機狀態(tài)評估和剩余壽命預(yù)測的必然趨勢。因此在眾多特征參數(shù)中，如何選取以及選取哪些有效信息，是開展技術(shù)狀況評估及剩余壽命預(yù)測之前需要解決的一個問題。為解決提取有效信息、減少評估子集的問題，目前主流的手段有特征提取與特征選擇兩種，由于各種特征在發(fā)動機狀態(tài)評估和預(yù)測過程中的作用和地位不同，有必要保留原始特征的物理意義。為此，我們提出了一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問題

本發(fā)明的目的在于提供一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

(二)技術(shù)方案

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于改進(jìn)K_means聚類算法的發(fā)動機狀態(tài)評估方法，具體步驟如下：

S1：對履帶裝甲車輛發(fā)動機進(jìn)行實車檢測試。

S2：將S1中取得的數(shù)據(jù)通過相關(guān)性、單調(diào)性、預(yù)測性及魯棒性的指標(biāo)進(jìn)行計算。

S3：通過S2的結(jié)果，進(jìn)行總結(jié)。

S4：利用熵技術(shù)確定各評價指標(biāo)的客觀權(quán)重。

S5：履帶裝甲車輛發(fā)動機基于熵權(quán)理想點的多指標(biāo)綜合評價，通過構(gòu)造多目標(biāo)決策問題的理想點和負(fù)理想點，并以距離理想解和負(fù)理想解的遠(yuǎn)近來評價各個方案的好壞，得出一個評估結(jié)果。

優(yōu)選的，S1.1：記錄起動電流的發(fā)動機狀態(tài)特征參數(shù)，并提取了履帶裝甲車輛發(fā)動機的起動電流特征；

S1.2：記錄履帶裝甲車輛振動信號時、頻域特征；

S1.3：對信號進(jìn)行包絡(luò)提取、多次自相關(guān)分析、STCZT變換、頻率成分跟蹤，計算振動信號在各時刻的基頻頻率，并通過線性關(guān)系轉(zhuǎn)換為發(fā)動機瞬時轉(zhuǎn)速；

S1.4：基于振動信號包絡(luò)自相關(guān)STCZT的轉(zhuǎn)速測量方法，通過對信號進(jìn)行包絡(luò)提取、多次自相關(guān)分析、STCZT變換、頻率成分跟蹤，計算振動信號在各時刻的基頻頻率，并通過線性關(guān)系轉(zhuǎn)換為發(fā)動機瞬時轉(zhuǎn)速；因此采用振動信號包絡(luò)自相關(guān)STCZT的轉(zhuǎn)速測量方法提取的發(fā)動機轉(zhuǎn)速，在發(fā)動機加減速時間特征的提取上具有更高精度。

優(yōu)選的，S2.1：相關(guān)性指標(biāo)，

式中：Y＝(y₁,y₂,...,y_N)為某一特征參數(shù)序列，T＝(t₁,t₂,...,t_N)為相應(yīng)時刻的時間序列，N為相應(yīng)的監(jiān)測點數(shù)；