申请/专利权人：重庆大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117828475A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06F18/214;G06F17/18;G06F17/15

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明涉及一种基于高斯‑学生t分布混合模型的轴承健康指标构建方法，属于轴承健康状态评估技术领域。该方法包括：S1：在预先设定的工况下采集获得轴承监测数据；S2：通过组合有限个高斯分布与学生t分布来构建GSMM；S3：将监测数据集的前N个正常数据样本输入到构建好的GSMM中，利用EM算法进行迭代训练获得估计后的基准分布；S4：将整个全寿命监测数据输入到构建好的GSMM中，使用EM算法进行迭代训练获得整个生命周期监测数据的数据分布；S5：利用分布重合度准则来计算基准分布与整个生命周期监测数据的数据分布之间的差异；S6：利用计算得到的分布重合度值来构建轴承的健康指标。

主权项：1.一种基于高斯-学生t分布混合模型的轴承健康指标构建方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：S1：由数据采集系统在预先设定的工况下采集获得轴承监测数据，得到的数据集为Y＝y1,y2,…,yCT，其中，yi＝y1,y2,…,yc，C为总的样本数目，c为单个样本的数据长度；S2：通过组合有限个高斯分布与学生t分布来构建高斯-学生t分布混合模型，简称为GSMM，高斯分布和学生t分布的数量通过贝叶斯信息准则进行确定；S3：将监测数据集Y＝y1,y2,…,yCT的前N个正常数据样本输入到构建好的GSMM中，利用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得估计后的基准分布fbaseline；S4：将整个全寿命监测数据输入到构建好的GSMM中，使用EM算法进行迭代训练；经过多次的迭代更新训练，EM算法收敛，获得整个生命周期监测数据的数据分布f＝f1,…,fC；S5：利用分布重合度准则来计算基准分布fbaseline与整个生命周期监测数据的数据分布f＝f1,…,fC之间的差异；S6：利用计算得到的分布重合度值来构建轴承的健康指标，构建的健康指标为H＝H1,H2,…,HC，Hi为fbaseline和fi之间的差异。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 基于高斯-学生t分布混合模型的轴承健康指标构建方法

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