[發明專利]一種含有多個相關退化過程的剩余壽命預測方法

有效

• 申請號: 201710483434.5
• 申請日: 2017-06-23
• 公開（公告）號: CN107451392B
• 公開（公告）日: 2020-01-31
• 發明（設計）人: 周東華;席霄鵬;陳茂銀;盧曉
• 申請（專利權）人: 山東科技大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 37252 青島智地領創專利代理有限公司
• 代理人: 種艷麗

1.一種含有多個相關退化過程的剩余壽命預測方法，其特征在于：按照如下步驟依次進行：

步驟1：讀入M組狀態監測退化數據，利用C-MAPSS模擬大型商用渦扇發動機的退化，為簡便起見，考慮包含HPC退化和風扇退化在內的二元退化過程，利用傳感器測量HPC退化和風扇退化數據，即傳感器測量數據，第j組傳感器測量數據記為其中，j＝1,2,…,M；

步驟2：將每組首個數據作為初始測量偏差各個監測時刻下隱含的退化狀態記為x_k，針對如下結構初始化模型參數，包括漂移系數λ，非線性系數γ，狀態方程的協方差矩陣Q，測量系數矩陣g^(j)以及各個測量的噪聲方差

其中，表示第j組傳感器在t_k時刻下的測量向量，Φ_k～N(0,Q_k)，Φ_k為擴散系數矩陣；τ_k為第k個監測間隔，

步驟3：基于序貫卡爾曼濾波方法辨識隱含的退化狀態x_k|k；

步驟4：利用EM算法迭代更新未知參數λ,γ,Q,的估計；

步驟5：通過蒙特卡洛仿真方法進行離散采樣，分別在串聯失效模式M₁、并聯失效模式M₂以及加性失效模式M₃下，計算剩余壽命的可靠度函數R_k(t)，即

其中，L_j表示第j個退化過程x_j(t)的失效閾值，且有j＝1,2,…,N；τ表示蒙特卡洛采樣間隔；為第k個監測時刻下退化狀態的估計值；Υ_k為第k個監測時刻以前的所有測量數據；

步驟6：利用數值微分求取剩余壽命的概率密度函數，即

步驟7：分別計算三種失效模式下的均方誤差MSE，即

其中，為t_k時刻時真實的剩余壽命，根據MSE的值檢驗模型的預測效果，并輸出對應的f_k(t)。

2.根據權利要求1所述的含有多個相關退化過程的剩余壽命預測方法，其特征在于：在步驟7中，根據MSE的值檢驗模型的預測效果的具體方法：若MSE隨著監測時刻逐漸減小直至趨于零，即說明預測效果良好，按照使用對象的實際需求判斷系統的失效模式，具體為若系統各個部件均為關鍵部件，則為串聯失效；若尚有一個部件正常仍能繼續工作，則為并聯失效；若各個部件對于系統的失效體現為部分失效，且存在累積效應，則為加性失效。