[发明专利]金属结构损伤剩余寿命的第二代小波支持向量机评估方法有效
| 申请号： | 201310017000.8 | 申请日： | 2013-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN103115789A | 公开（公告）日： | 2013-05-22 |
| 发明（设计）人： | 陈雪峰;刘治汶;申中杰;何正嘉;孙闯 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G01M99/00 | 分类号： | G01M99/00 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 汪人和 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种金属结构损伤剩余寿命的第二代小波支持向量机评估方法。该方法采用经验模式分解得到本征模式分量，提取本征模式分量的时频域统计特征；并采用距离评估准则选取最敏感特征构建最优特征集；利用自组织神经网络特征融合技术构建出随时间变化的具有明显性能退化趋势的最小量化误差指标；提出一种第二代小波变换的双正交小波支持向量机核函数，构建第二代小波支持向量机的寿命预测模型，将最小量化误差指标作为预测特征，实现小子样下对机械装备金属结构部件的损伤剩余寿命定量评估。 | ||
| 搜索关键词： | 金属结构 损伤 剩余 寿命 第二代 支持 向量 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种金属结构损伤剩余寿命的第二代小波支持向量机评估方法，其特征在于：包括以下步骤：1）采用经验模式分解对振动信号进行分解得本征模式分量，提取本征模式分量的时频域统计特征构成全体特征集；采用特征距离评估方法从全体特征集中选取最敏感特征得最优特征集；利用自组织神经网络特征融合方法由最优特征集训练出具有明显性能退化趋势的最小量化误差指标；2）通过构造基于第二代小波变换的双正交小波支持向量机核函数得第二代小波支持向量机的寿命预测模型；3）经过步骤2）后，将最小量化误差指标作为模型输入，通过模型输出实现小子样下机械装备金属结构部件损伤剩余寿命定量评估。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安交通大学，未经西安交通大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201310017000.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种用于不锈钢管对接的轨道焊机
- 下一篇：锚链闪光焊机活动台辅助支撑装置
