[发明专利]滚动轴承故障的高斯过程多特征智能诊断方法在审
| 申请号： | 201710261053.2 | 申请日： | 2017-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN106932200A | 公开（公告）日： | 2017-07-07 |
| 发明（设计）人： | 徐国权;罗倩 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/04 | 分类号： | G01M13/04 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司11286 | 代理人： | 王秀君,鲁恭诚 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种滚动轴承故障的高斯过程多特征智能诊断方法。针对滚动轴承的不同的运行状态，分别提取数据特征，并计算每个运行状态的每个数据特征的类内标准差和类间标准差，随后计算所述类内标准差与所述类间标准差的比值，用数值1减去所述比值所得的结果作为数据特征的敏感度；针对滚动轴承的不同的运行状态，选择预定数量的数据特征作为敏感特征以构成敏感特征集；使用所述敏感度构造判断矩阵，计算所述敏感特征的权值，并对敏感特征集中的敏感特征进行加权；根据加权的敏感特征集来建立高斯过程组合分类模型，以判断滚动轴承故障。 | ||
| 搜索关键词： | 滚动轴承 故障 过程 特征 智能 诊断 方法 | ||
【主权项】：
一种滚动轴承故障智能诊断方法，其特征在于，所述方法包括：针对滚动轴承的不同的运行状态，分别提取数据特征，并计算每个运行状态的每个数据特征的类内标准差和类间标准差，随后计算所述类内标准差与所述类间标准差的比值，用数值1减去所述比值所得的结果作为数据特征的敏感度；针对滚动轴承的不同的运行状态，选择预定数量的数据特征作为敏感特征以构成敏感特征集；使用所述敏感度构造判断矩阵，计算所述敏感特征的权值，并对敏感特征集中的敏感特征进行加权；根据加权的敏感特征集来建立高斯过程组合分类模型，以判断滚动轴承故障。
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