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申请/专利权人：中航航空模拟系统有限公司
摘要：本发明公开了一种基于子信号趋势分析的六自由度平台电动缸健康评估方法，收集电动缸在状态良好、初步损伤、故障发展、即将失效四种状态下的电压、电流、温度、振动的数据作为数据集；将数据集输入到调整后的SSTA算法中进行特征提取；将提取到的特征输入到SVM中进行训练获取训练好的神经网络；在开关机时电动缸运行垂直升降动作并采集电动缸数据，并将采集到的电动缸数据使用训练好的神经网络进行健康状态评估。本发明对SSTA算法进行了调整，使原本只能用于旋转机械振动信号下的算法也能够适用于飞行模拟器环境下的非振动数据。
主权项：1.一种基于子信号趋势分析的六自由度平台电动缸健康评估方法，其特征在于包含步骤如下：步骤一、收集电动缸在状态良好、初步损伤、故障发展、即将失效四种状态下的电压、电流、温度、振动的数据作为数据集；步骤二、将数据集输入到调整后的SSTA算法中进行特征提取，包含以下步骤：步骤21、将输入的数据集分为高频信号和低频信号两个部分，然后从符合信号的总体能量变化趋势的低频信号部分分析出波形的周期变化特点，随后将该周期变化特点用于高频信号的周期划分和信号分析；步骤22、使用上下包络线拟合的方法对高频信号中的波形进行处理，还原波形趋势；步骤23、分别对高频信号和低频信号中符合电动缸丝杆运动周期的波形上下变化趋势进行分析并对变化趋势进行编码作为特征输出；步骤三、将提取到的特征输入到SVM中进行训练获取训练好的神经网络；步骤四、在开关机时电动缸运行垂直升降动作并采集电动缸数据，并将采集到的电动缸数据使用训练好的神经网络进行健康状态评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中航航空模拟系统有限公司 基于子信号趋势分析的六自由平台电动缸健康评估方法
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