基于油液特征的齿轮箱健康状态阶段识别方法及系统

本发明属于机械装备磨损状态监测技术领域。提出了一种基于油液特征的齿轮箱健康状态阶段识别方法及系统，对获取的油液磨粒图像进行预处理，根据预处理后的油液磨粒图像，提取油液特征；根据油液特征以及预训练的长短期记忆神经网络模型，得到齿轮箱健康状态分类结果；长短期记忆神经网络模型的训练，包括：对每个油液磨粒图像样本的油液特征进行融合得到一维健康因子，根据各个油液磨粒图像样本的一维健康因子得到健康指数序列；对健康指数序列进行断点检测以得到三个断点，根据得到的断点对全部的油液磨粒图像样本添加健康状态标签。本发明能够自主完成磨损阶段的精准划分与演化趋势的捕捉，最终形成了超越人工经验的决策判断。