申请/专利权人：三峡大学

申请日：2021-08-31

公开（公告）日：2024-02-09

公开（公告）号：CN117540285A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G01M13/045;G06F18/2433;G06N20/10;G06F18/27;G06N3/006;G06N5/01;G06N7/08;G06F18/2135

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明涉及基于能量熵和回归型支持向量机的轴承运行状态评估方法，包括：采集轴承全寿命振动数据；计算得到轴承的全寿命时域特征值；将不同时间段的轴承振动信号分解成模态分量，计算能量熵；计算得到轴承的全寿命的综合指标值；利用时域特征值、模态分量能量熵和综合指标值构建数据集；利用数据集和混沌粒子群算法对轴承寿命预测模型进行训练，确定最优的参数；采集待检测轴承的振动信号，计算时域特征值和模态分量能量熵，并输入轴承寿命预测模型，根据模型输出的综合指标值对待检测轴承进行运行状态评估。本发明利用时域指标和时频域特征指标提取得到综合指标值，利用混沌粒子群算法搜索确定最优的模型参数，得到精度高的轴承寿命预测模型。

主权项：1.基于能量熵和回归型支持向量机的轴承运行状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集轴承全寿命振动数据，按时间点将信号均分为若干段并进行降噪处理；步骤2：计算得到轴承振动信号的全寿命时域特征值；步骤3：采用集合经验模态分解法将不同时间段的轴承振动信号分解成模态分量，计算模态分量的能量熵；将分段后的振动信号Xt利用集合经验模态分解法分解为若干个模态分量cjt和残余分量rt的和，分解得到的振动信号Xt的表达式如下： 式中cjt表示集合经验模态分解得到的第j个模态分量，j＝1,2,…,n；n表示集合经验模态分解得到的模态分量的总个数；计算各个模态分量的频带能量Ej和相对能量 模态分量的能量熵的计算式为： 式中wee为模态分量的能量熵；Ej、分别表示第j个模态分量的频带能量和相对能量，j＝1,2,…,n；步骤4：采用核主成分分析法处理步骤2、步骤3得到的轴承振动信号全寿命时域特征指标值和模态分量的能量熵，得到轴承振动信号的全寿命综合指标值；步骤5：利用步骤2-4得到的轴承振动信号时域特征值、模态分量能量熵作为轴承寿命预测模型的输入，综合指标值作为输出，构建轴承寿命预测模型的训练集；步骤6：采用回归型支持向量机建立轴承寿命预测模型，利用训练集和混沌粒子群算法对轴承寿命预测模型进行训练，确定最优的回归型支持向量机的惩罚系数以及核函数的参数；步骤7：采集待检测轴承的振动信号，计算待检测轴承的振动信号的时域特征值和模态分量能量熵，并输入轴承寿命预测模型，根据轴承寿命预测模型的输出的综合指标值评估待检测轴承当前的运行状态，分析得到待检测轴承性能变化趋势。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三峡大学 基于能量熵和回归型支持向量机的轴承运行状态评估方法

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