一种分层递进式机械设备健康管理方法

摘要

本发明涉及机械设备健康预测与管理领域，公开了一种分层递进式机械设备健康管理方法，包括：1）采集设备运行过程中的振动监测信号，为健康管理模型构建提供数据基础；2）设置单一尺度因子取值，提取振动信号样本的固定尺度散布熵特征，基于统计散布熵阈值，实现设备健康状态的在线检测；3）设置多重尺度因子取值，结合CEEMDAN方法，提取故障信号样本的多尺度散布熵特征；4）基于故障分类器，实现设备故障类型的离线识别。本发明能够满足数据驱动背景下对机械设备健康状态进行快速、准确检测的需求，针对设备异常运行状态，精准定位异常或故障发生部位及严重程度，为制定合理可行的设备维护计划、保证设备安全可靠运行提供必要依据。