一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法
专利汇可以提供一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了种基于 加速 灵敏度的 振荡器 剩余寿命估计方法,通过同等条件下对同类历史振荡器样本在不同外在振动条件下的加速度灵敏度的 数据采集 和处理,进而训练最优 剪枝 极限学习机,使得历史数据能够得以充分利用,且通过多组数据来直观反映了其由于振动导致的材料老化,其性能随使用周期增加而产生的衰退,具备估算准确,且可行性和操作性强。，下面是一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法专利的具体信息内容。
1.一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)、选取m组实验振荡器，并进行加速振动失效实验
维持整个实验过程中温度、湿度条件不变，设置振动台的输入电压、加速度自控制功率谱、平均推力和平均位移，对选取的振荡器进行加速振动失效实验；其中m-1组作为历史训练样本，1组作为现场预测样本；
(2)、提取m-1组历史训练样本的寿命轨迹
设实验过程中一个完整加速循环周期为T，每间隔 个加速循环周期作为一采样点，采样点总数为K；
(2.1)、提取第i(i＝1,2,…,m-1)组历史训练样本在每个采样点的单边带相位噪声值(2.2)、根据单边带相位噪声值 计算第i组历史训练样本在每个采样
点处的加速度灵敏度
其中，f0表示振荡器输出的中心频率，fq表示距离f0的频偏值，A表示加速度矢量的峰值；
(2.3)、利用改进的余弦相似度方法对第i组加速度灵敏度 进行处理，得到第i组历史训练样本当前循环周期np与初始循环周期n1的加速度灵敏度相似度；
其中， 分别为第i组晶振当前循环周期np与初始循环周期n1处的加权加速度灵敏度向量， 为待比较的两个向量中的元素的集合，q为向量中元素的位置，分别为向量的均值；
(2.4)、同理，按照步骤(2.1)-(2.3)所述方法提取剩余m-2组历史训练样本的加速度灵敏度相似度；
(2.5)、利用m-1组历史训练样本的加速度灵敏度相似度训练出最优剪枝极限学习机；
(2.5.1)、设当前采样点为l，初始化一个含有N(N＜l)个隐层节点的极限学习机模型，在区间[-1,1]之间随机初始化极限学习机的输入权值系数矩阵 和阈值系数矩阵其中，s＝1,2,…N；p＝1,2,…l；
(2.5.2)、取 i＝1,2,…m-1,p＝1,2,…l所有i值输入(2.5.1)中的极限学习机，并且以 i＝1,2,…m-1,r＝l+1,l+2,…,l+q，l+q≤T作为目标输出，计算隐含层输出矩阵利用多响应稀疏回归算法对N个隐层神经元按照拟合误差大小重新排列，剪枝冗余神经元，保留下来的网络重新计算隐层输出为H＝[h1,h2,…hj,…hd]，其中g(·)为激活函数，j＝1,2,…,d,d≤
N，wj,p和θj分别表示 和 裁剪更新后的权值系数矩阵和阈值系数矩阵；
(2.5.3)、取 i＝1,2,…m-1,p＝1,2,…l,所有i值输入(2.5.2)中最优剪枝极限学习机，进行后q步预测，则目标输出为 i＝1,2,…m-1,r＝l+1,l+2,…,l+q，输出权值为γ＝{γ1,γ2,…,γd}＝H+Y＝(HTH)-1HTY；
(2.5.4)、对(2.5.3)的m-1组输出权值按照与目标输出的相似度取平均，完成最优剪枝极限学习机的训练；
(3)、提取现场预测样本的寿命轨迹
将现场预测样本 p＝1,2,…l输入到步骤(2.5)中训练好的最优剪枝极限学习机，其目标输出为后q步 r＝l+1,l+2,…,l+q，l+q≤T，从而得到现场预测样本的期望剩余运行周期nleft，nleft＝nr-nl。
2.根据权利要求1所述的基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法，其特征在于，所述的 为频偏fq处的权重值。
一种基于加速灵敏度的振荡器剩余寿命估计方法
技术领域
背景技术
发明内容
剪枝冗余神经元，保留下来的网络重新计算隐层输出为H＝[h1,h2,…hj,…hd]，其中g(·)为激活函数，j＝1,2,…,d,d≤
N，wj,p和θj分别表示 和 裁剪更新后的权值系数矩阵和阈值系数矩阵；
为γ＝{γ1,γ2,…,γd}＝H+Y＝(HTH)-1HTY；
余运行周期nleft，nleft＝nr-nl。
具体实施方式
利用多响应稀疏回归算法对N个隐层神经元按照拟合误差大小重新排列，剪枝冗余神经元，保留下来的网络重新计算隐 层输出为H＝[h1 ,h2 ,…hj ,…hd] ，其中
g(·)为激活函数，j＝1,2,…,d,d≤
N，wj,p和θj分别表示 和 裁剪更新后的权值系数矩阵和阈值系数矩阵；
＝{γ1,γ2,…,γd}＝H+Y＝(HTH)-1HTY；其中，q取0到30；
本的期望剩余运行周期nleft，nleft＝nr-nl。
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