一种多特征融合方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110266805.0
IPC分类号：G06K9/62;G01M13/045
申请日期：
2021-03-11
申请人：
沈阳大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种多特征融合方法
申请号	CN202110266805.0	申请日期	2021-03-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-06	公开/公告号	CN113221938A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;1;M;1;3;/;0;4;5查看分类表>
申请人	沈阳大学	申请人地址	辽宁省沈阳市大东区望花南街21号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	沈阳大学	当前权利人	沈阳大学
发明人	齐晓轩;董海;刘英英;洪振麒
代理机构	暂无	代理人	暂无

摘要

本发明涉及旋转机械故障预测与健康管理领域，具体涉及一种滚动轴承性能退化评估中用到的多特征融合方法。该方法针对滚动轴承性能退化评估中从混合域提取的多特征可能出现的冗余问题，提出结合基于Hausdorff距离的相似性分析与综合评价准则来进行特征选择的一种方法。在特征的相似性分析中，采用了Hausdorff距离，相比于欧式距离，Hausdorff距离考虑了两组数据中的双向距离，因此更适用于特征的相似性分析另外，综合评价准则可以兼顾退化特征的单调性与预测性。并且，对选择后的多特征进行了融合，提出了一种基于类敏感度‑重叠趋势性的特征融合方法，融合过程考虑到滚动轴承退化特征在不同退化阶段的特点，同时兼顾了特征的阶段性趋势的。为了避免其他因素的干扰，提出特征的重叠趋势性计算方法，避免在计算较长且波动幅度较大的序列的趋势性时陷入局部最优的情况。

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