[发明专利]一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法

权利要求书

1.一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立故障仿真模型，获取机电系统中典型故障从无故障状态、早期故障状态到失效状态整个故障演化过程中，不同严重程度状态下系统的输出响应数据；

(2)采用工程中常用的特征提取方法，建立各种特征描述的故障演化趋势曲线；

(3)分析各种特征描述的故障演化趋势，计算各特征对故障演化过程的跟踪能力；

(4)比较选择对故障演化过程的跟踪能力最大的特征作为故障预测特征。

2.根据权利要求1所述的一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，其特征在于，所述步骤(2)中常用的特征提取方法包括均方根、峭度、频率均方根、谱峭度、小波熵、模极大值、损伤度。

3.根据权利要求1所述的一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，其特征在于，所述步骤(3)中分析各种特征描述的故障演化趋势的具体方式如下：

(31)使用式(1)计算第i个预测特征描述的故障演化趋势Φ_i的单调特性统计值TS_i：

TSi=Σt1=1N-1Σt2=t1+1Nsign(Φi(ti)-Φi(t2))---(1)]]>

(32)使用式(2)计算第i个预测特征描述的故障演化趋势的单调性水平τ_i(0≤τ_i≤1)，其表达式为：

τi=TSiN(N-1)/2---(2)]]>

(33)使用式(3)计算第i个特征对故障演化趋势总的敏感度水平β_i，其表达式为：

βi=median(Φi(t2)-Φi(t1)Φi(1)·(d(t2)-d(t1)))---(3)]]>式中，Φ_i(1)表示无故障状态时的特征输出值，d(t₁)、d(t₂)分别表示t₁及t₂时刻故障的严重程度，Φ_i(t₁)及Φ_i(t₂)分别为第_i个预测特征描述的故障演化曲线Φ_i的第t₁，t₂个观测点，N为故障演化曲线Φ_i所有观测点的总数。

4.根据权利要求3所述的一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，其特征在于，所述步骤(3)中计算各特征对故障演化过程的跟踪能力的具体方式如下：

使用式(4)计算第_i个特征对故障演化过程的跟踪能力TFF_i，其表达式为：

TFFi=(1+e-10(τi-0.5))-1×(1+e-10(βi-8))1---(4).]]>