[發(fā)明專利]一種風(fēng)力機(jī)狀態(tài)可靠性評(píng)估方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810052286.6
• 申請(qǐng)日: 2018-01-19
• 公開（公告）號(hào): CN108022058B
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李建蘭;張旭然
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 華中科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06Q10/06
• 分類號(hào): G06Q10/06;G06Q10/00;G06F30/20;G06F119/02;G06F113/06
• 代理公司: 華中科技大學(xué)專利中心 42201
• 代理人: 周磊;曹葆青

1.一種風(fēng)力機(jī)狀態(tài)可靠性評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)對(duì)風(fēng)力機(jī)性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)明顯錯(cuò)誤的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行剔除，然后選取風(fēng)力機(jī)劣化期的性能指標(biāo)數(shù)據(jù)作為性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)；

2)將隱馬爾可夫模型應(yīng)用于風(fēng)力機(jī)的多態(tài)可靠性評(píng)估：把風(fēng)力機(jī)的健康狀態(tài)作為隱馬爾可夫模型的隱狀態(tài)，將步驟1)得到的進(jìn)入劣化期的風(fēng)力機(jī)性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)作為可觀測值，采用健康狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移關(guān)系定義狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，健康狀態(tài)與性能指標(biāo)的映射關(guān)系作為觀察值概率矩陣；基于步驟1)得到的進(jìn)入劣化期的性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)的退化規(guī)律對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣進(jìn)行改進(jìn)，得到具有性能退化特征的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)風(fēng)力機(jī)的可靠性評(píng)估；

所述隱馬爾可夫模型的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A為：

式中狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣A為4×4矩陣，由Balum-welch算法訓(xùn)練得到，且每個(gè)狀態(tài)向所有狀態(tài)轉(zhuǎn)移的概率之和為1，其中狀態(tài)轉(zhuǎn)移只能朝著劣化方向轉(zhuǎn)移，即p＞q, a_pq＝0，且由于風(fēng)力機(jī)退化過程的漸變性和連續(xù)性，狀態(tài)只能在其自身以及下一個(gè)劣化狀態(tài)之間進(jìn)行跳轉(zhuǎn)，即p＜q-1時(shí)，a_pq＝0；

對(duì)進(jìn)入劣化期的性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)(t_d,y_d),…(t_j,y_j),…(t_n,y_n)進(jìn)行無量綱處理，得到風(fēng)力機(jī)的性能退化函數(shù)：

式中，f(t_j)為無量綱的性能退化函數(shù),y_min為(t_d,y_d),…,(t_j,y_j),…(t_n,y_n)中的最小值即y_d，y_max為最大值，即故障點(diǎn)數(shù)值y_n，1≤i≤n，1＜d＜n，d≤j≤n；

將性能退化函數(shù)引入式(7)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣A，構(gòu)造具有時(shí)間相關(guān)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，體現(xiàn)設(shè)備性能退化對(duì)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率的影響，即：

式中，a′_pq(t_j)均為與時(shí)間相關(guān)的退化函數(shù)，t_j與性能指標(biāo)退化數(shù)據(jù)序列(t_d,y_d),…(t_j,y_j),…(t_n,y_n)的時(shí)間保持一致；

令狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率遷移函數(shù)具有和設(shè)備性能退化函數(shù)相同的特征參數(shù)，狀態(tài)S₁即正常狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣具有以下形式：

式中，ε₁表示S₁狀態(tài)時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率遷移函數(shù)f^*(t_j)和無量綱性能退化函數(shù)f(t_j)的偏移量；a₁₂，a₂₃，a₃₄，a₄₄由式(7)得到；

根據(jù)隱馬爾可夫模型對(duì)不同時(shí)刻點(diǎn)的迭代計(jì)算，當(dāng)t_U時(shí)刻S₂狀態(tài)的概率π(t_U)_S2大于S₁狀態(tài)的概率π(t_U)_S1時(shí)，風(fēng)力機(jī)進(jìn)入狀態(tài)S₂“異常”，則從t_U時(shí)刻開始狀態(tài)S₁的轉(zhuǎn)移概率均保持在狀態(tài)由S₁跳轉(zhuǎn)到S₂時(shí)的轉(zhuǎn)移概率水平a′₁₂＝f^*(t_U-1)，而狀態(tài)S₂的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率a₂₃與a₂₂開始根據(jù)性能退化函數(shù)隨時(shí)間變化，風(fēng)力機(jī)處于狀態(tài)S₂即異常狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣具有以下形式：

式中，ε₂表示S₂狀態(tài)時(shí)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率遷移函數(shù)f^*(t_j)和無量綱性能退化函數(shù)f(t_j)的偏移量；

當(dāng)t_V時(shí)刻狀態(tài)S₃的概率π(t_V)_S3大于狀態(tài)S₂的概率π(t_V)_S2時(shí)，風(fēng)力機(jī)進(jìn)入狀態(tài)S₃“退化”，則從t_V時(shí)刻開始，狀態(tài)S₂的轉(zhuǎn)移概率保持在狀態(tài)由S₂跳轉(zhuǎn)到S₃時(shí)的轉(zhuǎn)移概率水平a′₂₃＝f^*(t_V-1)，而狀態(tài)S₃的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率a₃₃與a₃₄開始根據(jù)性能退化函數(shù)隨時(shí)間變化，則風(fēng)力機(jī)處于狀態(tài)S₃即退化狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣具有以下形式：

當(dāng)t_W時(shí)刻狀態(tài)S₄的概率π(t_W)_S4大于狀態(tài)S₃的概率π(t_W)_S3時(shí)，風(fēng)力機(jī)進(jìn)入“故障”狀態(tài)，則從t_W時(shí)刻開始S₃狀態(tài)概率保持在由S₃跳轉(zhuǎn)到S₄時(shí)的轉(zhuǎn)移概率水平a′₃₄＝f^*(t_W-1)，而狀態(tài)S₄的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率a₄₄一直為1，因?yàn)镾₄狀態(tài)只跳轉(zhuǎn)至本身，風(fēng)力機(jī)處于狀態(tài)S₄即故障狀態(tài)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣具有以下形式：