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【发明授权】一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法_湖南大学_201911406600.7 

申请/专利权人:湖南大学

申请日:2019-12-31

公开(公告)日:2021-10-12

公开(公告)号:CN111122155B

主分类号:G01M13/021(20190101)

分类号:G01M13/021(20190101);G01M13/028(20190101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2021.10.12#授权;2020.06.02#实质审查的生效;2020.05.08#公开

摘要:本发明公开了一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法,具体步骤为:测量物体在不同工作状态或故障类型下的振动信号;从振动信号中提取常用于齿轮故障诊断的特征;将不同工作状态的特征值分为训练样本和测试样本;利用训练样本对可伸缩移位超圆盘分类器进行训练以建立最优诊断模型;使用最优诊断模型对测试样本进行分类;根据分类结果识别物体的工作状态或故障类型。本发明提出的基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法,在模式识别过程中具有较高的识别度。

主权项:1.一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法,该方法为利用加速度传感器测量故障物体的振动信号;并从振动信号中提取用于齿轮故障诊断的特征;再将不同工作状态的特征值分为训练样本和测试样本;其特征在于,还包括如下步骤:a.利用所述训练样本对可伸缩移位超圆盘分类器进行训练建立最优诊断模型,具体包括以下步骤:针对具体故障诊断问题构建可伸缩移位超圆盘分类器模型,具体为:1构建超圆盘模型,对于某类的样本集X={xi|i=1,...,l},l为该类样本数,超圆盘模型可表示为: 其中,α1,α2,α3......αi为凸组合系数,s为可伸缩移位超圆盘中心,r为半径;转化为如下关系式进行求解:minr2s.t.||x-s||2≤r2;2构建可伸缩移位超圆盘的模型,引入伸缩因子λ∈[1,+∞和移位因子μ∈0,1],形成可伸缩移位超圆盘的模型,表达式如下: 3确定最优超平面,所述最优超平面为垂直平分两个超圆盘模型最近点连接线段,其上设置正类样本集和负类样本集,满足如下关系式:正类样本集的所有点:w,x+b>0,负类样本集的点:w,x+b<0,其中,w为分类超平面的法向量,b为分类超平面的偏置;x为样本点;4应用核函数,获得正、负样本的决策函数;利用网格搜索算法对可伸缩移位超圆盘模型的核参数、伸缩系数和移位系数进行优化;使用训练样本进行模型训练,得到最优诊断模型;b.使用可伸缩移位超圆盘模型对测试样本进行分类;c.根据分类结果识别物体的工作状态或故障类型。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 湖南大学 一种基于可伸缩移位超圆盘的齿轮故障诊断方法

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