[发明专利]基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法有效
| 申请号： | 202010593534.5 | 申请日： | 2020-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN111709191B | 公开（公告）日： | 2022-05-20 |
| 发明（设计）人： | 张龙;黄婧;吴荣真;王良;宋成洋 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06F119/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 330013 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于AR模型和字典学习的齿轮性能退化评估方法。首先，用自回归模型（AR）提取无故障样本和待测样本的特征，并使用无故障样本的AR模型系数构建过完备字典模型，然后将待测样本的AR模型系数作为特征向量输入字典模型中得到重构后的AR模型系数。最后由原始AR模型系数和重构AR模型系数分别构造自回归模型，并各自完成对待测信号的时序建模，将两自回归模型所得残差序列的均方根误差作为性能退化程度指标，同时设定自适应预警阈值，实验分析表明本文提出的性能退化方法得到的评估指标能实时监测齿轮的性能退化趋势并且可以及时的发现齿轮早期故障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ar 模型 字典 学习 齿轮 性能 退化 评估 方法 | ||
【主权项】：
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