[发明专利]一种多指标异响判定阈值确定方法、系统和计算机设备

权利要求书

1.一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、获取N个齿轮传动机械的振动信号，以及振动造成异响的判定结果，形成T_N×1标签向量；

步骤2、计算N个样本振动信号的M个客观指标，形成I_N×M指标矩阵；

步骤3、根据指标矩阵构造M个客观指标权重向量和阈值向量；

步骤4、根据权重向量和和阈值向量确定每个指标判定结果，对每个指标判定结果进行求和，得到样本的预测判定结果；

步骤5、将预测判定结果与标签向量比较确定统计指标，根据统计指标确定误判个数和漏判个数，并构造目标函数；

步骤6、根据粒子群优化算法，优化目标函数得到最优的权重向量和阈值向量，根据最优的权重向量和阈值向量确定样本的判定结果。

2.根据权利要求1所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤1中采用振动加速度传感器采集齿轮传动机械的振动信号。

3.根据权利要求1所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤3中所述权重向量的表达式为：{W_M×1|W_i∈(0,1)}；

所述阈值向量的表达式为：{B_M×1|B_i∈(min(I_N×i),max(I_N×i)}。

4.根据权利要求3所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤4中指标判定结果的方法如下：

其中，W_M×N和为W_M×1和B_M×1的等量N维扩展。

5.根据权利要求4所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤4中样本的预测判定结果的表达式如下：

6.根据权利要求4所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤5中统计指标的表达式如下：

SV_N×1＝T_N×1-P_N×1

统计指标SV_N×1中等于-1的个数，表示为误判个数WP，以及SV_N×1中等于1的个数，表示为漏判个数LP。

7.根据权利要求6所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤5中目标函数的表达式如下：

f＝a·WP+b·LP

式中，a为误判权重，b为漏判权重。

8.根据权利要求6所述的一种多指标异响判定阈值确定方法，其特征在于，步骤6中设置粒子群优化算法的优化参数为W_M×1和B_M×1，共2M个参数，粒子群规模为K，最大迭代次数为L，优化目标函数得到最佳权重向量和阈值向量。

9.一种实现权利要求1-8任一项所述多指标异响判定阈值确定方法的系统，其特征在于，包括，

振动信号采集模块，用于根据振动信号和振动造成异响判断结果，建立标签向量；

客观指标模块，用于确定样本振动信号的个客观指标，并建立指标矩阵输送至向量模块；

向量模块，用于根据指标矩阵构造客观指标权重向量和和阈值向量；

预测模块，用于根据权重向量和和阈值向量，输出样本的预测判定结果；

目标函数模块，用于将预测判定结果与标签向量比较，确定误判个数和漏判个数，并构造目标函数；

判定模块，用于采用粒子群优化算法对目标函数进行优化，输出最优的权重向量和阈值向量。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述多指标异响判定阈值确定方法的步骤。