[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

摘要

本发明公开了一种基于信号检测和ROC分析的状态指数评估和优化方法，包括以下步骤：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；梳理状态指数，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；估计状态指数在健康状态下和故障状态下的概率密度函数；基于信号检测理论计算状态指数区分度指标，并进行状态指数评估；求解ROC曲线；以ROC曲线为基础，构造优化目标函数；求解方程，得到优化目标函数极小值点，即可得到状态指数最优阈值。本发明提供的方法具有原理简单、操作简便、稳定可靠等优点，适用于各类旋转机械状态监测与故障诊断中的状态指数评估与优化问题。

主权项

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。