[发明专利]一种机械系统退化趋势预测方法及系统有效
申请号: | 201811601111.2 | 申请日: | 2018-12-26 |
公开(公告)号: | CN109359791B | 公开(公告)日: | 2020-06-05 |
发明(设计)人: | 蒋勉;伍济钢;宾光富;王钢;彭延峰 | 申请(专利权)人: | 湖南科技大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06F30/20 |
代理公司: | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人: | 杜阳阳 |
地址: | 411100 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | 本发明公开了一种机械系统退化趋势预测方法及系统。所述方法通过在相等时间间隔点采集一定长度的机械系统的振动加速度时间序列信号,建立非线性时间序列模型和线性自回归时间序列模型,并采用非线性时间序列模型和线性自回归时间序列模型求得每个采样时刻的未归一化最小二乘积分误差值,利用归一化方法获得机械系统退化指标序列,最后采用指数模型对退化指标序列进行拟合,获得归一化机械系统状态退化指标指数模型,采用所述归一化机械系统状态退化指标指数模型实现机械系统退化趋势预测,具有计算步骤简单、容易实现、结果准确的优点。此外,本发明提供的方法对于多种机械系统退化过程状态评估与趋势预测均可适用。 | ||
搜索关键词: | 一种 机械 系统 退化 趋势 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种机械系统退化趋势预测方法,其特征在于,所述方法包括:在相等时间间隔点采集机械系统的多组振动加速度时间序列信号;利用每一组所述振动加速度时间序列信号构造去噪后的输出时间序列信号和去噪后的输入时间序列信号;根据所述去噪后的输出时间序列信号和所述去噪后的输入时间序列信号建立非线性时间序列模型和线性自回归时间序列模型;根据所述非线性时间序列模型和所述线性自回归时间序列模型确定每个采样时刻的未归一化最小二乘积分误差;对所述未归一化最小二乘积分误差进行归一化处理,获得机械系统退化指标序列;采用指数模型对所述机械系统退化指标序列进行拟合,获得归一化机械系统状态退化指标指数模型;根据所述归一化机械系统状态退化指标指数模型预测所述机械系统的退化程度。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
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