[发明专利]一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法有效
| 申请号： | 201410531775.1 | 申请日： | 2014-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN104318079A | 公开（公告）日： | 2015-01-28 |
| 发明（设计）人： | 罗建禄;谭晓栋;刘颖;李庆;郑力明;邓晓燕;刘磊;芦冰;汪扬埔;文仁轶;葛运龙;黄正兴 | 申请（专利权）人： | 罗建禄 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 成都顶峰专利事务所(普通合伙) 51224 | 代理人： | 李崧岩 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，解决了现有故障特征选择方法不能有效提高故障预测技术的效率和准确度的问题。该基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，包括以下步骤：(1)建立故障仿真模型，获取机电系统中典型故障从无故障状态、早期故障状态到失效状态整个故障演化过程中，不同严重程度状态下系统的输出响应数据；(2)采用工程中常用的特征提取方法，建立各种特征描述的故障演化趋势曲线；(3)分析各种特征描述的故障演化趋势，计算各特征对故障演化过程的跟踪能力；(4)比较选择对故障演化过程的跟踪能力最大的特征作为故障预测特征。本发明能及时有效地检测出故障的早期状态和跟踪故障的演化过程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 故障 演化 分析 预测 特征 选择 方法 | ||
【主权项】：
一种基于故障演化分析的故障预测特征选择方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)建立故障仿真模型，获取机电系统中典型故障从无故障状态、早期故障状态到失效状态整个故障演化过程中，不同严重程度状态下系统的输出响应数据；(2)采用工程中常用的特征提取方法，建立各种特征描述的故障演化趋势曲线；(3)分析各种特征描述的故障演化趋势，计算各特征对故障演化过程的跟踪能力；(4)比较选择对故障演化过程的跟踪能力最大的特征作为故障预测特征。
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G06 计算；推算；计数
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学，即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的，例如：进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的，例如：结构排序，结构或功能关系，蛋白质折叠，结构域拓扑，用结构数据的药靶，涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的，例如：基因型–表型关联，不均衡连接，种群遗传学，结合位置鉴定，变异发生，基因型或染色体组的注释，蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用
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