公开(公告)号：CN119129387A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411135626.3

申请日：2024-08-19

Applicant: 重庆大学

Inventor： 秦毅 ,  赵一行 ,  杨家鸿 ,  蒲华燕 ,  罗均

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084 ,  G01M13/028 ,  G01M13/045 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明涉及一种时变转速工况下基于基准转换神经网络的旋转机械健康指标构建方法，属于旋转机械健康状态评估技术领域。该方法包括：S1：数据采集；S2：对采集到的全寿命周期振动信号进行预处理；S3：确定基线转速带；S4：建立基线转速带下的性能退化模型：S5：求得基线转速带下的退化模型参数后，根据所建立的双指数退化模型对非基准观测值进行插补以获得全寿命周期近似的基准状态观测序列，即基准健康指标；S6：构建并训练优化基准转换神经网络；S8：构建健康指标：对在役机械设备，输入测试数据，利用优化的基准转换神经网络得到旋转机械健康指标。本发明能提高旋转机械剩余使用寿命预测的准确性。