本发明公开了一种机械设备健康状态评估方法。首先利用传感器采集机械设备上主要零部件的状态数据,然后进行特征提取获得特征参数;接着通过离群点检测算法提取出噪声数据和故障数据,仅保留后者;随后进行降维处理获得最终进行评估的特征向量;最后进行设备的状态评估,通过健康状态数据和失效状态数据建立自组织映射神经网络模型,通过熵权理论计算每一组待评估数据的速率影响因子,并带入神经网络进行健康因子计算。本发明实现了对于机械设备的全面状态评估,为机械设备的健康维护提供了依据,避免了不必要的经济损失。
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