[发明专利]基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法有效
申请号: | 201710599975.4 | 申请日: | 2017-07-21 |
公开(公告)号: | CN107392248B | 公开(公告)日: | 2020-04-24 |
发明(设计)人: | 利节;龚为伦;刘松;姜艳军;孙宇;陈瑶;陈国荣 | 申请(专利权)人: | 重庆青山工业有限责任公司;重庆科技学院 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62 |
代理公司: | 成都时誉知识产权代理事务所(普通合伙) 51250 | 代理人: | 陈千 |
地址: | 40277*** | 国省代码: | 重庆;50 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 pca 重建 误差 齿轮 参数 贡献 分析 方法 | ||
1.一种基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法,其特征在于按照以下步骤进行:
S1:输入n组数据,每一组数据包含m个特征值,从而构成n×m维的样本矩阵X;
S2:根据样本矩阵X的协方差矩阵得到其特征向量U的初始值;
S3:建立“误差和最小”目标函数模型:
并求其目标函数最小值,其中xi为样本矩阵X中第i个样本向量,γi表示第i个样本的权重且UUT=Ik,Ik为k维的单位矩阵,k≤m,α为正则化参数,SF为齿轮的弯曲安全系数,SH为齿轮的接触安全系数;
S4:根据其目标函数最小值时的特征向量U,按照其对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵,取前h行,对应的参数即为贡献度最大的参数,h<m。
2.根据权利要求1所述的基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法,其特征在于:
在所述步骤S3中建立误差和最小目标函数模型后,先利用步骤S2所得特征向量U的初始值代入目标函数模型中,求解目标函数最小值时的样本的权重γi;
然后再利用γi,i=1~n,组成对角阵W=diag(γ1,γ2,…,γn),并利用XWXT进行特征值分解从而更新特征向量U,diag()表示对角阵;
再利用更新后的特征向量U重新求解目标函数最小值时的样本的权重γi,如此交替对两个变量进行迭代优化,直至相邻两次重建误差差值小于设定的阀值。
3.根据权利要求1所述的基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法,其特征在于:步骤S1中输入的数据有55组,每一组数据包含81个特征值。
4.根据权利要求1或3所述的基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法,其特征在于:步骤S1输入的每一组数据中的特征值包括工况、所属轴、齿轮副名、齿数、法向模数、法向压力角、螺旋角、中心距、变位系数分配方式、变位系数、工作齿宽、齿顶高系数、底隙、齿厚减薄系数、齿宽、旋向、节圆法向压力角、节圆端面压力角、节圆螺旋角、节圆直径、刀具齿顶圆角半径、齿顶圆直径、齿根圆直径、最大跨棒距、量棒直径、齿根高系数、啮合起始点、啮合终止点、端面重合度、轴向重合度以及啮合起始圆直径。
5.根据权利要求1所述的基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法,其特征在于:步骤S4中按照累计贡献率是否达到85%来确定h的具体取值。
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