TGITIF 007-2021 面向复杂装备运行维护需求的故障预测技术规范

《TGITIF 007-2021故障预测技术规范中故障特征提取方法的变化与应用》

在TGITIF 007-2021与前版标准对比中，故障特征提取方法的调整是显著变化之一。相较于旧版标准中仅规定使用时域和频域分析方法，新版标准新增了基于机器学习的特征提取方式。

以振动信号为例，在旧版标准中，主要依靠经验选择频率范围内的幅值、均方根等参数作为特征量。这种传统方法依赖于人工经验，容易受到主观因素影响，且对复杂工况适应性较差。而新版标准推荐采用主成分分析（PCA）结合支持向量机（SVM）的组合方法。首先通过PCA对原始振动信号降维处理，剔除冗余信息，然后利用SVM建立分类模型，自动识别不同故障模式对应的特征向量。

在实际应用中，某航空发动机维修企业就采用了这一方法。他们将采集到的发动机振动数据输入系统后，系统自动完成PCA降维操作，生成包含关键信息的低维特征空间。随后，SVM模型根据已有的训练样本库，快速判断当前状态是否接近临界故障点，并给出预警提示。相比传统方法，该方案不仅提升了故障检测的准确性，还大幅减少了人为干预的需求，降低了误报率。

这一改进的核心在于引入了数据驱动的智能化手段，使故障特征提取更加科学合理，能够更好地满足现代复杂装备运行维护的需求。