本發明公開了一種基于子信號趨勢分析的六自由度平臺電動缸健康評估方法,收集電動缸在狀態良好、初步損傷、故障發展、即將失效四種狀態下的電壓、電流、溫度、振動的數據作為數據集;將數據集輸入到調整后的SSTA算法中進行特征提??;將提取到的特征輸入到SVM中進行訓練獲取訓練好的神經網絡;在開關機時電動缸運行垂直升降動作并采集電動缸數據,并將采集到的電動缸數據使用訓練好的神經網絡進行健康狀態評估。本發明對SSTA算法進行了調整,使原本只能用于旋轉機械振動信號下的算法也能夠適用于飛行模擬器環境下的非振動數據。
聲明:
“基于子信號趨勢分析的六自由平臺電動缸健康評估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)