[发明专利]基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法

权利要求书

1.一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，确定目标动部件及故障模式，并准备动部件健康状态和故障模式下的监测信号x_norm(t)和x_fault(t)；

步骤二，梳理对监测和诊断目标动部件给定故障模式有效的时域、频域、阶域和时频域状态指数f_t、f_f、f_s、f_tf，分别从健康信号和故障信号中提取状态指数，并建立状态指数集CI_norm和CI_fault；

步骤三，根据状态指数集分别估计各状态指数在健康状态下和故障状态下的概率密度函数f_norm(x)，f_fault(x)；

步骤四，基于信号检测理论计算状态指数区分度指标d，并根据区分度指标排序对状态指数进行评估，根据应用实际情况选取若干最有效的状态指数；

步骤五，针对经过评估的若干状态指数，根据其概率密度函数计算不同阈值下的分类性能，并求解ROC曲线；

步骤六，以ROC曲线为基础，构造优化目标函数H(x,y)；

步骤七，包括以下流程：(1)对优化目标函数关于阈值v进行微分，并构造如下方程：对上述方程进行求解，得到优化目标函数极小值点，即可得到状态指数最优阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，所述步骤一包括以下流程：(1)确定目标动部件：从众多动部件中选定目标动部件；(2)确定故障模式：从目标动部件多种故障模式中指定故障模式；(3)准备健康状态下和故障状态下的监测数据：针对目标动部件的故障模式，在监测数据库中挑选相应的监测数据，若监测数据库中没有相应的监测数据，则进行针对性实验，采集监测数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于：所述目标动部件包括行星轮系中的行星轮、齿轮箱中的某个支承轴承；所述故障模式包括齿轮的点蚀、剥落、磨损，轴承内环故障、外环故障、滚动体故障。

4.根据权利要求2或3所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，所述步骤三包括以下流程：(1)针对CI_norm和CI_fault，分别以适当的步长确定统计区间，并统计状态指数值落在各统计区间的频数；(2)根据频数估计状态指数的概率密度函数f_norm(t)，f_fault(t)。

5.根据权利要求4所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，所述步骤四包括以下流程：(1)根据CI_norm和CI_fault分别计算健康样本和故障样本的均值与方差，计算方法如下：其中，x为样本值，n为样本数量；(2)求解方程f_norm(t)＝f_fault(t)，得到概率密度函数交点M，若方程无解，则令(3)分别计算M值在健康样本和故障样本分布中的归一化值，计算方法如下：(4)计算各状态指数CI的区分度指标d，d＝|z_norm-z_fault|；(5)对各状态指数CI区分度指标进行排序，并根据实际需要选取前若干个状态指数。

6.根据权利要求5所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，所述步骤五包括以下流程：(1)对f_norm(t)，f_fault(t)分别进行不定积分，其表达式为：式中v为状态指数阈值；(2)ROC曲线方程为：y＝F(x),x∈(0,1)，其参数方程形式为：

7.根据权利要求6所述的一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，其特征在于，所述步骤六包括以下流程：(1)计算状态指数集中健康状态指数的比例K，K＝N/(P+N)，式中：N为CI_norm中元素个数，P为CI_fault中元素个数；(2)计算阈值分类器与完美分类器在ROC空间中的曼哈顿距离d(x,y)，其表达式为：d(x,y)＝1-y+x；(3)计算精确度优化目标函数，其表达式为：w(x,y)＝(K+1)y+Kx；(4)构造状态指数阈值优化目标函数，其表达式为：H(x,y)＝d(x,y)·w(x,y)＝Kx²-(K+1)y²+xy+Kx+(K+1)y。