一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，解決了現(xiàn)有故障特征選擇方法不能有效提高故障預(yù)測技術(shù)的效率和準(zhǔn)確度的問題。該基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，包括以下步驟：(1)建立故障仿真模型，獲取機(jī)電系統(tǒng)中典型故障從無故障狀態(tài)、早期故障狀態(tài)到失效狀態(tài)整個(gè)故障演化過程中，不同嚴(yán)重程度狀態(tài)下系統(tǒng)的輸出響應(yīng)數(shù)據(jù)；(2)采用工程中常用的特征提取方法，建立各種特征描述的故障演化趨勢曲線；(3)分析各種特征描述的故障演化趨勢，計(jì)算各特征對故障演化過程的跟蹤能力；(4)比較選擇對故障演化過程的跟蹤能力最大的特征作為故障預(yù)測特征。本發(fā)明能及時(shí)有效地檢測出故障的早期狀態(tài)和跟蹤故障的演化過程。
【專利說明】一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種故障預(yù)測特征的選擇方法，具體地講，是涉及一種基于故障演化 分析的故障預(yù)測特征選擇方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 目前，公知的故障特征提取方法主要有時(shí)域法（如均方根、峰態(tài)因子、能量比、峭 度、標(biāo)準(zhǔn)差等），頻域法（傅立葉變換、快速傅立葉變換等），以及時(shí)-頻域法（如小波變換）， 采用這些故障特征提取方法主要側(cè)重兩個(gè)方面：一是從較強(qiáng)環(huán)境噪聲中提取區(qū)別于正常狀 態(tài)的故障特征，以驅(qū)動故障報(bào)警；二是從強(qiáng)背景噪聲中提取機(jī)電系統(tǒng)中不同故障的特征，為 故障診斷或識別提供數(shù)據(jù)輸入。但是，目前采用的方法所提取的故障特征不能很好描述整 個(gè)故障演化（即機(jī)電部件從正常狀態(tài)到功能失效狀態(tài)故障逐漸增長過程）的趨勢，導(dǎo)致了 機(jī)電系統(tǒng)故障預(yù)測技術(shù)的效率和準(zhǔn)確性不高。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的在于克服上述缺陷，提供一種能及時(shí)有效地檢測出故障的早期狀態(tài) 和跟蹤故障的演化過程的基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法。
[0004] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[0005]-種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，包括以下步驟：
[0006] (1)建立故障仿真模型，獲取機(jī)電系統(tǒng)中典型故障從無故障狀態(tài)、早期故障狀態(tài)到 失效狀態(tài)整個(gè)故障演化過程中，不同嚴(yán)重程度狀態(tài)下系統(tǒng)的輸出響應(yīng)數(shù)據(jù)；其中，故障仿真 模型可以采用已有的故障仿真軟件，也可通過系統(tǒng)的物理失效模型仿真計(jì)算得到；典型故 障如磨損、疲勞裂紋、點(diǎn)蝕、電氣應(yīng)力損傷等；
[0007] (2)采用工程中常用的特征提取方法，建立各種特征描述的故障演化趨勢曲線； 常用的特征提取方法如下：均方根、峭度、頻率均方根、譜峭度、小波熵、模極大值、損傷度 等；
[0008] (3)分析各種特征描述的故障演化趨勢，計(jì)算各特征對故障演化過程的跟蹤能 力；
[0009] (4)根據(jù)步驟（3)的計(jì)算結(jié)果，比較選擇對故障演化過程的跟蹤能力最大的特征 作為故障預(yù)測特征。
[0010] 基于以上的故障演化趨勢曲線，可以分析各個(gè)演化曲線的統(tǒng)計(jì)特征值、單調(diào)性水 平和敏感度水平，具體內(nèi)容括如下：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，其特征在于，包括以下步驟： (1) 建立故障仿真模型，獲取機(jī)電系統(tǒng)中典型故障從無故障狀態(tài)、早期故障狀態(tài)到失效 狀態(tài)整個(gè)故障演化過程中，不同嚴(yán)重程度狀態(tài)下系統(tǒng)的輸出響應(yīng)數(shù)據(jù)； (2) 采用工程中常用的特征提取方法，建立各種特征描述的故障演化趨勢曲線； (3) 分析各種特征描述的故障演化趨勢，計(jì)算各特征對故障演化過程的跟蹤能力； (4) 比較選擇對故障演化過程的跟蹤能力最大的特征作為故障預(yù)測特征。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，其特征在 于，所述步驟（2)中常用的特征提取方法包括均方根、峭度、頻率均方根、譜峭度、小波熵、 模極大值、損傷度。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，其特征在 于，所述步驟（3)中分析各種特征描述的故障演化趨勢的具體方式如下： (31) 使用式（1)計(jì)算第i個(gè)預(yù)測特征描述的故障演化趨勢Oi的單調(diào)特性統(tǒng)計(jì)值TSi : ΛΜ N 瑪=Σ Σ 啦"((1'.(;!)-(lMh)) /,=I t2=t}+l (I) (32) 使用式（2)計(jì)算第i個(gè)預(yù)測特征描述的故障演化趨勢的單調(diào)性水平 Ti(C) < Ti < 1)，其表達(dá)式為： r ...... TSt ^N(N-l)'n (2) (33) 使用式（3)計(jì)算第i個(gè)特征對故障演化趨勢總的敏感度水平β i，其表達(dá)式為： ....................................^..........................................1 (φ,·(I)-W2^i1))J 《3)式中， Oi(I)表示無故障狀態(tài)時(shí)的特征輸出值，dU1KcKt2)分別表示、及、時(shí)亥Ij故障的嚴(yán)重程 度，OiU1)及％ (t2)分別為第i個(gè)預(yù)測特征描述的故障演化曲線^的第ti，t2個(gè)觀測點(diǎn)， N為故障演化曲線Oi所有觀測點(diǎn)的總數(shù)。
4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于故障演化分析的故障預(yù)測特征選擇方法，其特征在 于，所述步驟（3)中計(jì)算各特征對故障演化過程的跟蹤能力的具體方式如下： 使用式（4)計(jì)算第i個(gè)特征對故障演化過程的跟蹤能力TFFi,其表達(dá)式為： TFFi = {? + e ^(\ + e (4)
【文檔編號】G06F19/00GK104318079SQ201410531775
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年10月10日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月10日
【發(fā)明者】羅建祿, 譚曉棟, 劉穎, 李慶, 鄭力明, 鄧曉燕, 劉磊, 蘆冰, 汪揚(yáng)埔, 文仁軼, 葛運(yùn)龍, 黃正興 申請人:羅建祿