4. 特征工程与健康指标构建

在高端装备预测维护中，原始振动、电流、温度、压力等信号本身并不能直接回答“设备现在健康到什么程度”。特征工程的任务，是把高采样率、长时程的原始数据压缩成少量对退化敏感、对工况鲁棒的数值描述；健康指标（Health Indicator, HI）则进一步把这些特征融合成一条可跟踪、可预警的单调退化曲线。本章围绕时域、频域、时频域特征提取，特征选择与降维，以及健康指标构建与评估准则展开。

一、时域特征：最直接但最易受工况干扰

时域特征直接对时间序列 x[1..N] 统计，计算量小、物理含义直观。常用量包括：均值、方差、均方根（RMS）、峰值、峰峰值、偏度、峭度、波形因子、裕度因子等。其中 RMS 反映能量水平，对磨损、不平衡等整体退化敏感；峭度对冲击成分敏感，早期轴承点蚀往往先表现为峭度上升，而 RMS 变化不明显。

但时域特征对转速和负载变化非常敏感。同一台设备在 1500 r/min 与 3000 r/min 下 RMS 可能相差数倍，若不做工况归一化，阈值报警会频繁误报。工程上常采用“同工况分段统计”或“转速归一化 RMS”来抑制这一影响。

二、频域特征：定位故障频率成分

对信号做 FFT 得到频谱后，可提取：各阶转频幅值、啮合频率及其边带、轴承外圈/内圈/滚动体故障特征频率（BPFO、BPFI、BSF、FTF）处的幅值、频谱重心、频率方差、谐波能量比等。频域特征的优势在于能把“故障类型”与“特征频率”对应起来，例如 BPFO 处幅值持续上升，通常指向外圈损伤。

实际计算时需注意：频谱分辨率 Δf = fs/N，若 fs=20 kHz、N=8192，则 Δf≈2.44 Hz，对低速轴承特征频率可能不够；此时应提高采样点数或采用细化谱（Zoom-FFT）。此外，转速波动会导致谱线“抹平”，需先做阶次跟踪或转速同步平均。

三、时频域特征：兼顾非平稳与冲击

升降速、启停、变载工况下，信号是非平稳的，单纯 FFT 会丢失时间信息。时频域方法包括短时傅里叶变换（STFT）、小波变换、小波包分解、经验模态分解（EMD）等。工程上常用小波包把信号分解到若干频带，再对每个频带计算能量或能量熵，形成“频带能量向量”。

例如对轴承振动做 3 层小波包分解，得到 8 个频带，取各频带能量占比作为特征。早期故障时，高频段能量占比往往先上升；随着退化加剧，能量向低频段迁移。这类特征比单一 RMS 更能刻画退化阶段。

四、特征选择与降维：从“多”到“精”

提取几十甚至上百个特征后，并非越多越好。冗余特征会引入噪声、增加计算量，甚至降低模型泛化能力。特征选择保留原始物理含义，常用三类方法：过滤式（如方差阈值、互信息、皮尔逊相关系数）、包裹式（如递归特征消除 RFE）、嵌入式（如 Lasso、随机森林重要性）。

降维则把特征映射到低维空间，常用主成分分析（PCA）和自编码器。PCA 适合线性相关较强的特征集，主成分个数可按累计方差贡献率 ≥ 85% 选取；自编码器适合非线性关系，但需要足够样本且可解释性较弱。工程上常先用相关性分析剔除高度冗余特征，再用 PCA 压缩，兼顾可解释性与效率。

五、健康指标构建与评估准则

健康指标应满足三个基本性质：单调性——随退化过程总体单调下降或上升；趋势性——与时间或循环次数有稳定相关；鲁棒性——对工况波动、噪声不敏感。常用构建方法包括：加权融合（按特征敏感度赋权）、马氏距离（考虑特征间协方差）、退化模型拟合（如指数模型、维纳过程）。

评估时可用单调性指标 Mon、趋势性指标 Tre、鲁棒性指标 Rob 综合打分。例如某轴承全寿命数据中，RMS 的单调性约 0.62，而小波包高频能量占比的单调性可达 0.85，说明后者更适合作为 HI 主成分。最终 HI 曲线应在故障发生前有明显下降趋势，且预警阈值触发点应早于实际失效点，提前量通常要求不少于 1 个维护周期。

综上，特征工程与健康指标构建是一条“提取—筛选—融合—评估”的链路。时域特征快而直观，频域特征定位故障类型，时频域特征适应非平稳工况；特征选择与降维控制维度与冗余；健康指标则把多维特征压缩为可跟踪的退化曲线，并用单调性、趋势性、鲁棒性检验其可用性。只有这条链路各环节都可靠，后续预警策略才有稳定的输入基础。