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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明属于电主轴退化机理分析领域，涉及一种电主轴关键参数退化过程相关性分析方法及系统。针对现有相关性分析方法未考虑随机变量自身不确定性导致变量相关强度计算结果不准确的问题，包括以下步骤：1、基于FMECA的电主轴关键性能参数选择；2、电主轴加速退化试验及电主轴关键性能参数退化信息采集；3、退化信息降噪处理及时频域分析；4、基于净归一化传递熵的电主轴关键参数退化过程相关性分析。本发明从随机变量自身不确定性角度提出了一种基于传递熵与信息熵的净归一化传递熵相关性分析方法，利用净归一化传递熵对电主轴各关键参数退化过程进行相关性分析，对进一步了解电主轴退化机理及更准确的进行退化过程建模具有一定的指导意义。
主权项：1.一种电主轴关键参数退化过程相关性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：基于FMECA的电主轴关键性能参数选择；对电主轴进行结构功能分析，结合同型号电主轴现场试验故障信息，通过FMECA方法确定该型号电主轴故障发生频率最高的子系统及其关键故障模式，并通过故障机理与故障特征参数关联分析得到关键故障模式特征参数作为电主轴关键性能参数；步骤二：电主轴加速退化试验及电主轴关键性能参数退化信息采集；基于步骤一中的关键性能参数，结合试验条件，选择合适的加速应力类型；为提高试验效率并保证电主轴失效机理一致性原则，电主轴加速退化试验的加速应力取值略低于电主轴的额定载荷；基于Miner线性累积损伤理论推导加速因子；结合电主轴平均寿命置信区间估计下限与加速因子，设计加速退化试验截止时间；开展电主轴恒定应力加速退化试验并测得电主轴关键性能参数退化信息；步骤三：退化信息降噪处理及时频域分析；应用小波包理论对测试数据进行降噪处理，通过傅里叶变换进行时域频域分析，检测退化过程信息的有效性；步骤四：基于净归一化传递熵的电主轴关键参数退化过程相关性分析；以传递熵与信息熵为基础，提出马尔科夫过程下的净归一化传递熵方法，结合信息熵差、最大信息熵符号化处理降低净归一化传递熵计算复杂度，量化电主轴关键参数退化过程之间的相关强度，建立影响关系有向图并显化电主轴关键参数退化过程的相关关系。
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权利要求：
百度查询： 吉林大学 一种电主轴关键参数退化过程相关性分析方法及系统
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