[發明專利]基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法

有效

• 申請號: 201210377247.6
• 申請日: 2012-10-08
• 公開（公告）號: CN102880170A
• 公開（公告）日: 2013-01-16
• 發明（設計）人: 左洪福;孫見忠;梁坤
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02;G05B13/04
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 艾中蘭

1.一種基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于包括如下步驟：第一步：利用多元狀態估計技術建立“個性化”的系統基線模型；

第二步：由系統狀態參數的實際測量值減去基線值，得到狀態參數的偏差值；

第三步：基于貝葉斯因子法的狀態參數偏差值序列監控，借助貝葉斯因子法來分析偏差值序列，監控序列結構的異常，并及時發出故障預警。

2.如權利要求1所述的基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于基于多元狀態估計技術建模，通過系統正常工作狀態下傳感器的測量數據得到系統在不同時刻的觀測向量，構造訓練矩陣D，多元狀態估計技術根據新的觀測向量來對系統的動態行為進行估計。

3.??如權利要求2所述的基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于，多元狀態估計技術根據新的觀測向量來對系統的動態行為進行估計的方法是：多元狀態估計技術將當前觀測向量與訓練矩陣的每一個歷史觀測向量進行相似性比較，以此來確定每個歷史觀測向量的權重，并計算出對當前系統狀態的估計：

權重向量Z的計算通過最小化誤差向量來獲得，在最小化誤差向量的約束條件下，權重向量的最小平方誤差估計表示為：

因此，當前系統狀態的估計為：

其中為系統狀態觀測值，為系統狀態估計值，代表一種非線性運算符。

4.如權利要求3所述的基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于，所述非線性運算符采用高斯核函數。

5.?如權利要求1所述的基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于，第三步包括如下步驟：

首先建立被監測機械系統狀態參數偏差值的動態線性模型如下：

，

其中，，為t時刻的實際偏差值，為的變化率；為偏差的觀測值；為狀態轉移矩陣；為觀測噪聲，為過程噪聲，和分別為觀測噪聲和過程噪聲的方差矩陣，其中和分別為分量和的噪聲方差；

對于上述動態線性模型，通過定義初始狀態以及觀測噪聲方差的共軛先驗分布，并引進貼現因子，借助共軛先驗貝葉斯推理在貝葉斯理論框架下求解模型；

利用貝葉斯因子或累積貝葉斯因子監控偏差值序列中的異常值或者序列結構的變化，實現對模型的監控。

6.如權利要求1所述的基于基線模型和貝葉斯因子的系統故障早期預警方法，其特征在于為使訓練矩陣涵蓋系統所有的正常運行狀態或感興趣的工作狀態，同時盡量降低計算復雜度，采用最小—最大樣本向量選擇方法降低訓練矩陣維度。