[发明专利]基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法

权利要求书

1.一种基于最小二乘法的水下推进器故障程度辨识方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立推进器故障样本，推进器故障样本X由故障特征F₁，F₂，…，F_N组成；

(2)对于推进器故障程度等级I，II，III，…，Q，故障程度为λ₁，λ₂，λ₃，…，λ_Q对应的训练样本集，分别计算不同故障程度等级对应的故障特征F₁的平均值，记为¹F_1m，²F_1m，³F_1m，…，^QF_1m；

(3)根据测试样本的第一个故障特征F_1U与故障特征平均值的关系，判断测试样本故障程度λ_U所在的故障程度区间；

(4)将推进器故障程度等级I，II，III，…，Q，故障程度为λ₁，λ₂，λ₃，…，λ_Q对应的各个训练样本作为目标样本，训练对应的各个超球模型，根据推进器故障程度等级和故障程度对应的训练样本到对应的各个超球球心的广义距离，广义距离计算公式如下：

其中，D_pq为故障程度等级q对应的故障样本X_q到第p个超球的广义距离，K()为核函数，X_p为第p个超球的训练样本，α_p为第p个超球的全局最优解，N₆为训练样本个数，根据广义距离得到训练样本到超球球心的相对距离并计算平均值，计算测试样本到各个超球球心的相对距离，根据测试样本到各个超球球心的相对距离以及测试样本第一故障特征F_1U，计算对应的故障程度，得到单一辨识模型M₁～M_Q；

(5)选取单一辨识模型M₁～M_Q中相对距离对故障程度敏感的模型作为单一辨识模型，最终的模型为M_1S～M_QS；

(6)为每一等级故障程度对应的相对距离预设一个阈值ε_1BC，ε_2BC，…，ε_QBC，根据每一等级故障程度对应的相对距离与阈值的关系判定故障程度；

(7)若测试样本不满足步骤(6)的判定条件，则将测试样本代入M_1S～M_QS，各个单一辨识模型的辨识结果的平均值即为最终辨识结果。