[發(fā)明專利]一種旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011220976.1
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112541160A
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 宋立遠;楊建剛
• 申請（專利權(quán)）人: 東南大學(xué)
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18;G06F17/16;G01M13/00;G01M13/045
• 代理公司: 北京德崇智捷知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11467
• 代理人: 戴義保

1.一種旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1，過程參數(shù)采集和中心化、標準化處理；

步驟2，根據(jù)過程參數(shù)反映的物理意義對過程參數(shù)分組；

步驟3，建立線性回歸模型，計算每個過程參數(shù)對應(yīng)的判定系數(shù)，以判定系數(shù)的大小為依據(jù)剔除組內(nèi)關(guān)聯(lián)性高的過程參數(shù)，保留具有代表性的過程參數(shù)；

步驟4，利用每組內(nèi)具有代表性的過程參數(shù)建立偏相關(guān)分析模型，計算偏相關(guān)系數(shù)，提取過程參數(shù)相關(guān)特征。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法，其特征在于：同一組內(nèi)的過程參數(shù)所反映的物理意義相同，彼此之間關(guān)聯(lián)性大。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法，其特征在于：所述步驟3中，回歸模型的建立方法如下：

設(shè)某一組內(nèi)的過程參數(shù)為[x₁,x₂,…x_k],k為該組內(nèi)過程參數(shù)的數(shù)量，分別以各過程參數(shù)為因變量，該組內(nèi)其余過程參數(shù)為自變量，建立如下多元線性回歸模型：

其中，c_ij(i＝0…k，j＝1…k)，為因變量x_j對自變量x_i的線性回歸系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法，其特征在于：所述步驟3中，設(shè)某一組內(nèi)的過程參數(shù)為[x₁,x₂,…x_k]，k為該組內(nèi)過程參數(shù)的數(shù)量，判定系數(shù)的計算方法如下：

式中x_1m是過程參數(shù)x₁的第m樣本值；是過程參數(shù)x₁的回歸值的第m樣本值；n為樣本總數(shù)；為過程參數(shù)x₁的平均值，用同樣的計算方法得到其他過程參數(shù)對應(yīng)的判定系數(shù)

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的旋轉(zhuǎn)機械振動故障診斷相關(guān)特征提取方法，其特征在于：所述步驟3中組內(nèi)參數(shù)剔除方法如下：

(1)當組內(nèi)過程參數(shù)個數(shù)大于2，則找出判定系數(shù)的最大值，剔除相對應(yīng)的過程參數(shù)；(2)對剩余的過程參數(shù)重新建立線性回歸模型，重復(fù)步驟3，直到只剩下2個過程參數(shù)

(3)當組內(nèi)過程參數(shù)個數(shù)為2，計算Pearson相關(guān)系數(shù)，若Pearson相關(guān)系數(shù)大于0.9，則任意剔除兩個過程參數(shù)中的一個，保留1個過程參數(shù)，否則同時保留這兩個過程參數(shù)；保留下來的過程參數(shù)作為該組過程參數(shù)的代表。