[发明专利]振动信号特征值选择方法及电梯健康状态评估或故障诊断方法

权利要求书

1.一种振动信号特征值选择方法，其特征在于，其包括以下步骤：

一.机械设备运行状态包括一种正常状态及m-1种异常状态，m为大于1的整数；

对原始振动信号进行预处理，使每一种机械设备运行状态下均有n个振动信号数据，将多余的原始振动信号删除，n为大于1的整数；

二.对每组预处理后的振动信号数据进行信号处理，提取得到b种特征值，b为大于2的整数；m×n组预处理振动信号数据共提取得到m×n×b个特征值；

三.由所述m×n×b个特征值，构造特征值矩阵X及机械设备状态标签向量Y；

特征值矩阵X为m×n行，b列；

机械设备状态标签向量Y为m×n行，1列；

特征值矩阵X中的每一列特征值x分别与机械设备状态标签向量Y进行方差分析，计算两者的f值；f值越小则相应特征值x与标签值关联性越低；

根据计算所得的f值结果，删除与标签值呈低关联性的特征值，对特征值进行第一次粗筛，得到s种特征值，s为正整数，bs；

特征值h的f值f_h为：

其中，S_hA为特征值h的组间离差，S_hE为特征值h的组内离差，

表示第h列特征值下第i组数据的平均值，表示第h列特征值下所有数据的平均值，x_hij表示第h列特征值下第i组数据的第j个振动信号数据，h为大于等于1且小于等于b的整数，N＝n×m；

四.对第一次粗筛后的s种特征值按时域、频域、时频域进行分类，得到p种时域特征值、q种频域特征值和r种时频域特征值，p+q+r＝s，p、q、r均为正整数；

五.将分类后的s种特征值进行第二次粗筛，保留a种特征值，a为正整数，bsa；

若p≤2，则直接以p作为经过第二次粗筛后的时域特征值种数；若p2，则在时域特征值内，计算每种时域特征值对于其他种时域特征值的综合距离相关系数,进行时域特征值相关性分析，然后对时域特征值进行第二次粗筛；

若q≤2，则直接以q作为经过第二次粗筛后的频域特征值种数；若q2，则在频域特征值内，计算每种频域特征值对于其他种频域特征值的综合距离相关系数,进行频域特征值相关性分析，对频域特征值进行第二次粗筛；

若r≤2，则直接以r作为经过第二次粗筛后的时频域特征值种数；若r2，则在时频域特征值内，计算每个时频域特征值对于其他种时频域特征值的综合距离相关系数,进行时频域特征值相关性分析，对时频域特征值进行第二次粗筛；

六.对经过第二次粗筛保留的a种特征值进行特征值矩阵合并；

七.基于合并后的特征值矩阵进行递归特征消除，得到最佳特征值组合。

2.根据权利要求1所述的振动信号特征值选择方法，其特征在于，

步骤三中，删除与标签值呈低关联性的特征值，是按设定比例删除b种特征值中f值较小的部分的特征值。

3.根据权利要求2所述的振动信号特征值选择方法，其特征在于，

所述设定比例为25％。

4.根据权利要求1所述的振动信号特征值选择方法，其特征在于，

每一种时域特征值综合距离相关系数，是通过计算该种时域特征值与其他p-1种时域特征值的距离相关系数的和，再除以p-1；

每一种频域特征值综合距离相关系数，是通过计算该种频域特征值与其他q-1种频域特征值的距离相关系数的和，再除以q-1；

每一种时频域特征值综合距离相关系数，是通过计算该种时频域特征值与其他r-1种时频域特征值的距离相关系数的和，再除以r-1；

SdCor(Ax)为同一类特征值的第x种特征值的综合距离相关系数，y为该类特征值的总种数，Aw为同一类特征值的第w种特征值，Ax为同一类特征值的第x种特征值，dCor(Ax，Aw)为Ax同Aw的距离相关系数。