基于异质属性网络的功能交联复杂机械系统故障监测方法

摘要

本发明公开的一种基于异质属性网络的功能交联复杂机械系统故障监测方法，属于机械制造领域。本发明实现方法为：分析复杂机械系统，构建功能交联系统异质属性网络模型，确定异质属性网络模型中的动态属性和静态属性；构建广义线性模型GLM，将异质网络的静态属性和动态属性分布参数进行连接；将网络参数βt的变化情况纳入到GLM中，使得GLM对于网络模型的刻画更加准确；利用历史数据确定状态空间模型SSM参数；利用SPC监测网络；由监测结果分析功能影响程度；定位故障位置。本发明能够在系统状态的随机波动中有效分辨正常波动和异常波动，提高故障监测时效性和准确性。本发明的监测结果可应用于功能交联复杂机械系统的故障诊断，进而解决相关工程技术问题。