[发明专利]一种基于梯度提升方法的趋势预测方法

摘要

本发明提供一种基于梯度提升方法的趋势预测方法，步骤如下：一：设定梯度提升模型参数，对预测模型进行初始化；二：定期采集轴承振动信号，提取特征参数；三：对特征参数进行判断，判断是否有故障迹象；四：利用训练集数据训练梯度提升模型，通过验证集数据对模型进行性能评估；五：调整梯度提升模型参数；六：利用预测模型进行轴承趋势预测；通过以上步骤训练得到的最终模型即可实现对轴承的趋势预测，通过得到的预测结果可及时对轴承进行维护，降低因轴承损害而造成的危害，节约维修时间，提高装备的可靠性。

主权项

1.一种基于梯度提升方法的趋势预测方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下：步骤一：设定梯度提升模型参数，对预测模型进行初始化；步骤二：定期采集轴承振动信号，提取特征参数；根据设定的采样周期采集轴承的振动信号，并对采集的信号提取特征参数；对振动信号进行特征提取常用的有量纲指标包括均方根植和峰值，无量纲指标高扩波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子和峭度指标；步骤三：对特征参数进行判断，判断是否有故障迹象；当轴承出现故障迹象后能适当减小采样周期，运用梯度提升模型进行趋势预测，继续下一步；当轴承未出现故障迹象时能保持当前状态返回上一步继续监控振动信号；步骤四：将数据分为训练集和验证集，利用训练集数据训练梯度提升模型，通过验证集数据对模型进行性能评估；将计算好的均方根值进行数据预处理，将处理好的特征参数分为训练数集和检验数集；步骤五：调整梯度提升模型参数，通过不断训练模型，选取性能评估最优的预测模型；步骤六：利用预测模型进行轴承趋势预测；运用预测模型对均方根值进行趋势分析，得出趋势预测结果，不同参数表征不同类型的故障，所得的预测结果应以最小预测值为准；通过以上步骤训练得到的最终模型即能实现对轴承的趋势预测，通过得到的预测结果能及时对轴承进行维护，降低因轴承损害而造成的危害，节约维修时间，提高装备的可靠性。