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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及一种基于典型变量波动分析的卫星动量轮轴承健康评估方法，包括下列步骤：数据预处理及特征提取：针对从在轨卫星获得的动量轮轴承振动信号，进行数据预处理并进行时频域分析，提取时域、频域、时频域特征向量；基于一致性、准确性和敏感性的特征选择，保留符合三个量化标准的高质量特征指标，构成多域高维特征集；基于典型变量波动分析的特征约简：结合过去数据和未来数据构建典型相关关系提取典型变量，利用滑动窗口提取典型变量的变化信息，定义融合静态偏移和动态波动的F统计量，实现特征约简；基于核密度估计的健康评估函数构建，获得具有平稳性和单调性的健康度曲线，实现健康状态评估。

主权项：1.一种基于典型变量波动分析的卫星动量轮轴承健康评估方法，包括下列步骤：步骤1，数据预处理及特征提取：针对从在轨卫星获得的动量轮轴承振动信号，进行数据预处理并进行时频域分析，提取时域、频域、时频域特征向量；步骤2，基于一致性、准确性和敏感性的特征选择：定义一致性、准确性和敏感性的量化标准，根据每个量化标准各个特征的平均值并结合专家经验，选择一致性、准确性和敏感性的阈值，保留符合三个量化标准的高质量特征指标，构成多域高维特征集；其中，基于一致性、准确性和敏感性的特征选择，具体如下：1一致性：一致性是指在相同条件下状态特性的重复性和稳定性，一致性由Spearman相关系数SRCC衡量，计算时域、频域和时频域中同一域的任意特征i与特征j的SRCC为ρi,j；特征i的一致性由该特征与其他所有特征的SRCC求和取平均获得，一致性计算公式如下： 式中pdd＝T,F,W表示分别在时域、频域和时频域提取的特征个数，αcon代表一致性标准的阈值；2准确性：准确性指状态特征与实际航天器健康状态之间的吻合程度，用低数值覆盖率来衡量，公式如下： 其中C代表特征i超过设定值的所有样本点的数量，设定值为倍数平均值ω为放大倍数，αacc是准确性标准的阈值；3敏感性：敏感性指状态特征对航天器健康状态变化的敏感程度，通过方差来衡量： 其中αsen为敏感性标准的阈值；步骤3，基于典型变量波动分析的特征约简：结合过去数据和未来数据构建典型相关关系提取典型变量，利用滑动窗口提取典型变量的变化信息，定义融合静态偏移和动态波动的F统计量，实现特征约简；设经过第二步筛选后的多域高维特征集为其中n表示采样点个数，q为特征个数，基于典型变量波动分析的特征约简具体如下：1对于第k个采样点，分别获得过去观测向量ypk和未来观测向量yfk，如下所示： 其中p表示过去观测向量的时滞数，f表示未来观测向量的时滞数，xk表示特征集X的第k行向量；p和f的大小由自相关分析确定；所有样本点的归一化观测向量组成过去观测矩阵和未来观测矩阵其中m＝n-p-f+1；计算过去观测矩阵和未来观测矩阵的协方差矩阵Σpp和Σff，交叉协方差矩阵Σpf；需要找出与的线性组合和使它们之间的相关性最大，其相关性可表示为： 2通过奇异值分解singularvaluedecomposition,SVD分解Hankel矩阵来获得最优线性组合： 其中U和V是奇异向量的正交矩阵，D是典型相关矩阵，其主对角线上的元素对应于典型相关系数；依据多次实验及分析确定保留的特征维度r，生成降维矩阵Vr，获得投影矩阵J和L： 计算获得反映健康信息的典型变量Z和残差典型变量E： 3对于典型变量Z和残差典型变量E，选取滑动窗口，引入滑动窗口的区间计算，计算利用滑动窗口的波动F统计量：设第k个采样点的滑动窗口为[k-d+1,k]，滑动窗口长度为d，则其邻域典型变量为[Z]k，邻域残差典型变量为[E]k： 其中zi,j和ei,j分别是矩阵Z和E的第i,j个元素；对于邻域典型变量，滑动窗口的平方均值表示为则标准化后的邻域平方典型变量为： 其中表示的第i,j个元素，且滑动窗口内的典型变量协方差表示为： 结合滑动窗口内的波动和振幅，则关于第k个采样点的典型变量F统计量定义为： 其中ΣZZ,ki,j表示ΣZZ,k的第i行第j列元素；同理，第k个采样点的残差典型变量的F统计量定义为： 其中ΣEE,ki,j表示滑动窗口内的残差典型变量协方差ΣEE,k的第i行第j列元素；高维特征被约简为含有典型变量和残差典型变量两项指标的F统计量；步骤4，基于核密度估计的健康评估函数构建：在核密度估计的基础上，利用求取的F统计量的健康阈值和监测阈值，构建独立于参数的健康评估函数，获得具有平稳性和单调性的健康度曲线，实现健康状态评估，其中，所构建的健康评估函数为： 其中表示在第k个采样点与典型变量相关的健康度，则表示在第k个采样点与残差典型变量相关的健康度，而hdk表示在第k个采样点的综合健康度。

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百度查询： 天津大学 基于典型变量波动分析的卫星动量轮轴承健康评估方法