[发明专利]一种机械部件损伤程度的评估方法有效
| 申请号： | 201711034070.9 | 申请日： | 2017-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN107782551B | 公开（公告）日： | 2020-10-23 |
| 发明（设计）人： | 谭晓栋 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G01M13/028;G01M13/045 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 张鸣洁 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机械部件损伤程度的评估方法，该评估方法包括如下步骤：使用测点采集不同严重程度故障对应的原始数据；使用时域、频域及时频域结合方法提取故障增长特征，采用函数拟合故障增长趋势，建立测点描述的故障增长趋势曲线；分析不同测点描述的故障增长趋势曲线，选择对故障跟踪能力最大的测点数据；采用对故障跟踪能力最大的测点采集的数据作为损伤评估算法的输入，经过模型训练和智能推理流程评估当前时刻机械部件的损伤程度。通过分析不同测点数据对故障增长过程的跟踪能力，选择对故障增长过程跟踪能力最大的测点数据作为损伤程度评估方法的输入，能有效减小无效、冗余数据对损伤程度评估的影响，提高评估的准确度和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机械 部件 损伤 程度 评估 方法 | ||
【主权项】：
一种机械部件损伤程度的评估方法，其特征在于，该评估方法包括如下步骤：1)使用测点采集不同严重程度故障对应的原始数据；2)使用时域、频域及时频域结合方法提取故障增长特征，采用函数拟合故障增长趋势，建立测点描述的故障增长趋势曲线；3)分析不同测点描述的故障增长趋势曲线，选择对故障跟踪能力最大的测点数据；4)采用对故障跟踪能力最大的测点采集的数据作为损伤评估算法的输入，经过模型训练和智能推理流程评估当前时刻机械部件的损伤程度。
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