[发明专利]基于数据驱动量化特征多粒度的行星齿轮箱故障诊断方法

摘要

本发明提供了基于数据驱动量化特征多粒度的行星齿轮箱故障诊断方法。本发明的目的是为了解决不完备信息下行星齿轮箱的故障诊断问题。具体过程为，一根据采集到的典型故障行星齿轮箱特征信号，提取故障诊断特征，建立不完备故障诊断信息系统；二采用数据驱动量化特征关系对不完备故障诊断信息系统进行分析，计算所有实例间的特征相似度，获得满足数据驱动量化特征关系的特征集；三利用基于悲观数据驱动量化特征多粒度模型的属性约简算法，提取故障诊断决策规则；四根据故障诊断决策规则构建朴素贝叶斯分类器模型，推断待诊行星齿轮箱状态。实施例的结果表明本发明可准确地判断实例间的不可分辨关系，提高故障诊断准确率。

主权项

基于数据驱动量化特征多粒度的行星齿轮箱故障诊断方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤一、根据采集到的典型故障行星齿轮箱特征信号，提取故障诊断特征，建立不完备故障诊断信息系统；步骤二、采用数据驱动量化特征关系对不完备故障诊断信息系统进行分析，计算所有实例间的特征相似度，获得满足数据驱动量化特征关系的特征集；步骤三、利用基于悲观数据驱动量化特征多粒度模型的属性约简算法，提取故障诊断决策规则；步骤四、根据故障诊断决策规则构建朴素贝叶斯分类器模型，推断待诊行星齿轮箱状态。