[发明专利]周期性运动的机器部件的故障预测方法在审
| 申请号： | 201880038811.7 | 申请日： | 2018-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN110770561A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 马尔科·可康切利;卢卡·卡普里;大卫·博尔基 | 申请（专利权）人： | 利乐拉瓦尔集团及财务有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00 |
| 代理公司： | 31263 上海胜康律师事务所 | 代理人： | 李献忠;张静 |
| 地址： | 瑞士*** | 国省代码： | 瑞士;CH |
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| 摘要： | 公开了一种周期性运动的机器部件的故障预测方法，其中，部件运动的多个周期中的每个周期在每个周期的持续时间内生成可测量的运动特性的值的数据分布。对于每个周期，该方法包括：确定运动特性的数据分布；计算数据分布中值的集中趋势度量值；计算每个周期的持续时间内数据分布的形状的量化度量值；将集中趋势度量值与形状的量化度量值关联为耦合的状态参数组；确定与周期性运动的部件的多个周期相关联的多个耦合的状态参数组的分散度；以及比较分散度与分散阈值，或者确定随时间的推移分散度的趋势，以进行故障预测。 | ||
| 搜索关键词： | 数据分布 分散度 周期性运动 故障预测 运动特性 状态参数 量化度 耦合的 关联 部件运动 机器部件 计算数据 可测量 推移 | ||
【主权项】：
1.一种周期性运动的机器部件的故障预测方法，其中所述部件的运动的多个周期中的每个周期在每个周期的持续时间内生成可测量运动特性的值的数据分布，对于每个周期，所述方法包括：/n确定(101)所述运动特性的所述数据分布，/n计算(102)所述数据分布中所述值的集中趋势度量值；/n计算(103)每个周期的所述持续时间内所述数据分布的形状的量化度量值；/n将所述集中趋势度量值与所述形状的所述量化度量值关联(104)为耦合的状态参数组；/n确定(105)与所述周期性运动的部件的运动的所述多个周期相关联的多个耦合的状态参数组的分散度；以及/n比较(106)所述分散度与分散阈值，或确定(107)随时间的推移所述分散度的趋势，以进行所述故障预测。/n
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