[发明专利]基于时变参数预测模型的机械运行状态监测方法及装置有效
| 申请号： | 201810480122.3 | 申请日： | 2018-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN108710757B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 卢国梁;文新;闫鹏 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/13;G06F17/18;G10L15/26;G10L15/10 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 张勇 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时变参数预测模型的机械运行状态监测方法及装置。其中，该方法包括：估计机械系统处于正常运行状态时的时序信号的最佳周期；依据最佳周期，将实时采集的时序信号分割为独立的周期信号；将已观测的包含至少四个连续周期的时序信号中相同相位的数据代入已构建的微分方程预测模型，来预测下一个周期的时序信号中相同相位的数据；将预测的时序信号与当前时刻实际观测的时序信号进行残差分析，然后根据估计的最佳周期将数据残差累加后处理，得到监测数据的周期异常度。该方法提高了机械系统运行状态监测的实时性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 参数 预测 模型 机械 运行 状态 监测 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于时变参数预测模型的机械运行状态监测方法，其特征在于，包括：步骤1：估计机械系统处于正常运行状态时的时序信号的最佳周期；步骤2：依据最佳周期，将实时采集的时序信号分割为独立的周期信号；步骤3：将已观测的包含至少四个连续周期的时序信号中相同相位的数据代入已构建的微分方程预测模型，来预测下一个周期的时序信号中相同相位的数据；其中，微分方程预测模型的参数是根据已观测时序信号的每个相位的不同而实时变化；步骤4：将预测的时序信号与当前时刻实际观测的时序信号进行残差分析，然后根据估计的最佳周期将数据残差累加后处理，得到监测数据的周期异常度。
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