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申请/专利权人：西安交通大学

摘要：基于多特征融合SOM的车载天线传动系统健康评估方法，采集雷达车天线传动系统运行数据，筛选特征指标；对雷达车天线传动系统运行数据进行分解，计算低频带故障特征频带的能量占比；将特征值和能量占比作为特征输入，训练自组织映射神经网络，得到最佳匹配单元；将各种工况下的雷达车天线传动系统运行数据输入自组织映射神经网络，输出权值向量，若权值向量与最佳匹配单元之间的欧式距离小于阈值，则雷达车天线传动系统运行状态正常；反之，雷达车天线传动系统运行状态异常。该方法既克服了单个零部件故障诊断的复杂性，又可以实现整个传动系统的在线故障预警，并且能够达到较高的准确率，同时对于设备维修人员和制定维修策略更具指导意义。

主权项：1.一种基于多特征融合SOM的车载天线传动系统健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：1采集雷达车天线传动系统运行数据，通过运行数据计算时域参数，从时域参数中筛选对于轴承、蜗轮故障敏感的特征指标；通过多层小波分解方法对雷达车天线传动系统运行数据进行分解，将频域由低到高划分成多个频带，计算低频带故障特征频带的能量占比；2将对轴承、蜗轮故障敏感的特征指标进行归一化处理，得到特征值，将特征值和能量占比作为特征输入，训练自组织映射神经网络，得到最佳匹配单元；将各种工况下的雷达车天线传动系统运行数据输入自组织映射神经网络，输出权值向量，权值向量与最佳匹配单元之间的欧式距离表征雷达车的运行状态；若欧式距离小于阈值，则雷达车天线传动系统运行状态正常；反之，雷达车天线传动系统运行状态异常；用于传动系统状态监测的时域特征参数包括均方根值RMS、方根幅值RA、绝对均值AM、偏斜度Sk、峭度Ku、方差值Va、峰-峰值Ptp、波形因子WF、峰值因子PF以及脉冲因子IF；用于传动系统状态监测的时域特征参数通过以下公式计算： Ptp＝maxxi-minxiWF＝RMSAMPF＝maxxiRMSIF＝maxxiAM其中，xi为信号频谱，N为信号长度，μ为信号均值；对于轴承、蜗轮故障敏感的特征指标包括：方根幅值RA、绝对均值AM、峰-峰值Ptp以及波形因子WF；对于轴承、蜗轮故障敏感的特征指标通过以下公式计算： index3＝Ptp＝maxxi-minxi；index4＝WF＝RMSAM；其中，xi为信号频谱，N为信号长度，μ为信号均值，index1为指标1，index2为指标2，index3为指标3，index4为指标4。

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