基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，包括如下步骤：机械系统各项疲劳特性的提取与表征；疲劳特性的归一优化处理与确定；物理引导混沌高斯模型的建立；物理引导混沌高斯模型的优化；基于物理引导混沌高斯模型的机械系统寿命预测。本发明专利技术可以充分表征机械系统的剩余寿命，通过疲劳特性提取，构建物理引导混沌高斯模型实现对复杂非线性系统预测；可以有效捕捉复杂系统中的非线性演变，精准、高效地估算机械系统的剩余寿命，具有重要的现实研究意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及高精度结果剩余寿命预测方法，尤其涉及一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法。

技术介绍

1、在机械系统的长时间运行过程中，疲劳、磨损及环境因素会导致结构逐渐出现裂纹、腐蚀等损伤，严重影响机械系统的安全性与使用寿命。传统的寿命预测方法主要依赖于经验公式和有限元分析，这些方法在应对复杂非线性系统时往往缺乏精度。此外，随着机械系统的使用环境和工作载荷越来越复杂，精确预测其剩余寿命面临更多挑战。在此背景下，需要提出一种精确估算机械系统剩余寿命的新方式，提升系统精度，具有重要的现实研究意义。

技术实现思路

1、专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法。

2、技术方案：本专利技术包括如下步骤：

3、(1)机械系统各项疲劳特性的提取与表征；

4、(2)疲劳特性的归一优化处理与确定；

5、(3)物理引导混沌高斯模型的建立；

6、(4)物理引导混沌高斯模型的优化；>

7、(5)基本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

3.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

4.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

5.根据权利要求4所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述提取表征得到的疲劳特性X中的...

【技术特征摘要】

1.一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

3.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：

4.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：

5.根据权利要求4所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述提取表征得到的疲劳特性x中的每一个xi，归一化过程是：

6.根据权利要求1所述的基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪俊豪，朱林，董晓彤，毛文浩，黄欣怡，
申请(专利权)人：扬州大学，
类型：发明
国别省市：