[發(fā)明專利]一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110024762.5
• 申請日: 2021-01-08
• 公開（公告）號: CN113155453A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 齊曉軒;董海;劉英英;卞永釗;洪振麒
• 申請（專利權(quán)）人: 沈陽大學(xué)
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04;G01M13/045;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽技聯(lián)專利代理有限公司 21205
• 代理人: 張志剛

1.一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

步驟1、對滾動軸承退化特征樣本集X_org進(jìn)行歸一化處理，得到歸一化的特征樣本集X，X中的退化特征數(shù)目為M，樣本個數(shù)為N；

步驟2、依據(jù)Hausdorff距離計算所有特征之間的相似性，得到相似性矩陣S；

步驟3、將歸一化的特征樣本集X的M個特征分為K類；

步驟4、選取K類特征中每類的最優(yōu)特征，形成最優(yōu)特征樣本集X_opt，X_opt中的退化特征數(shù)目為K，樣本個數(shù)為N；

步驟5、計算K個特征的類敏感度；

步驟6、計算K個特征的重疊趨勢性；

步驟7、對類敏感度-重疊趨勢性進(jìn)行歸一化，并利用歸一化的類敏感度-重疊趨勢性對特征進(jìn)行融合得到融合退化指標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述步驟3將歸一化的特征樣本集X的M個特征分為K類如下：

步驟3.1：初始化分類樹，從步驟2中計算出的Hausdorff距離相似性矩陣S中選擇相似性最小的兩個特征分別作為第一類與第二類的類中心；

步驟3.2：依據(jù)Hausdorff距離繼續(xù)從其余待選特征中選擇與已選特征相似性最小的特征作為下一類的類中心；

步驟3.3：重復(fù)步驟3.2，直至得到K個類中心；

步驟3.4：將剩余的待選特征依據(jù)Hausdorff距離相似性將其逐一歸類到與之最為相似的類中，最終將歸一化的特征樣本集X中的M個特征分為K類。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述步驟4選取K類特征中每類的最優(yōu)特征，形成最優(yōu)特征樣本集X_opt，X_opt中的退化特征數(shù)目為K，樣本個數(shù)為N如下：

步驟4.1：綜合考慮特征的單調(diào)性與預(yù)測性兩個指標(biāo)，對K類中的所有M個特征進(jìn)行評價，定義綜合評價準(zhǔn)則如下：

其中，表示第i個特征的綜合評價值；表示第i個特征的單調(diào)性；表示第i個特征的預(yù)測性，為權(quán)重；

步驟4.2：依據(jù)特征的綜合評價指標(biāo)從K類特征集中分別選取每類中指標(biāo)值最大的特征形成最優(yōu)特征集，退化特征數(shù)目為K。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述步驟5計算K個特征的類敏感度如下：

步驟5.1：利用譜聚類算法將滾動軸承的最優(yōu)特征樣本集X_opt的N個樣本劃分為C類，分別代表滾動軸承性能退化過程中的C個不同階段；

步驟5.2：計算第i個特征的類內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差，；

步驟5.3：計算第i個特征的類間標(biāo)準(zhǔn)差，i=1…K；

步驟5.4：計算特征的類敏感度指數(shù)，計算方法如下：

其中，表示第i個特征對應(yīng)的類敏感度指數(shù)，其值限定在（0,1）范圍內(nèi)，其值越大，表明該特征敏感度越高，反之越小，特征敏感度越低。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述步驟6計算K個特征的重疊趨勢性如下：

將各特征序列中的點以5個為一組劃分，并將5個點中的后兩個點作為下一組數(shù)據(jù)的起始點，以上面所述方法將序列劃分為Z個子區(qū)域（最后一個區(qū)域通過補0找齊），計算每個子區(qū)域的特征均值得到子序列y，子序列共Z個值，如果Z為偶數(shù)，將子序列y以第Z/2個值為界將其劃分為前半部分ya與后半部分yb，（假設(shè)Z為奇數(shù)，考慮到一個點對于整體趨勢性的影響較小可去掉中間點，然后進(jìn)行前后兩部分的劃分），并計算后半部分的第i個值與前半部分的第i個值的差值（i=1,2,…,m-1），計算得到差值為正數(shù)的個數(shù)，并通過差值為正數(shù)的個數(shù)與所有值個數(shù)的比值計算子序列的趨勢性，計算方法如下：

其中，函數(shù)表示取值函數(shù)，當(dāng)括號中內(nèi)容x0,時，值取1；否則，值取為0；表示的差值為正數(shù)的個數(shù)，表示差值為非正數(shù)的個數(shù)；

計算特征序列的重疊趨勢性：

。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種多特征融合評估預(yù)測軸承性能壽命方法，其特征在于，所述步驟7.1計算第i個特征正常階段前點的均值如下：

其中，為i特征t時刻值，K為特征個數(shù)，為第i個特征正常階段樣本的個數(shù)；

步驟7.2：計算特征類敏感度與重疊趨勢性指數(shù)

步驟7.3：歸一化K個特征的類敏感度-重疊趨勢性值，定義如下：

步驟7.4：利用歸一化的敏感度-重疊趨勢性對特征進(jìn)行加權(quán)融合得到多特征融合指標(biāo)

。