[發(fā)明專利]基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法、系統(tǒng)及設(shè)備

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810520293.4
• 申請日: 2018-05-28
• 公開（公告）號: CN108764567A
• 公開（公告）日: 2018-11-06
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張桂剛;蘇海霞;李素潔;王健
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04
• 代理公司: 北京瀚仁知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11482
• 代理人: 郭文浩;陳曉鵬

本發(fā)明涉及復雜裝備的剩余壽命預測領(lǐng)域，具體涉及一種基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法、系統(tǒng)及設(shè)備，旨在提高整機壽命的預測準確度。本發(fā)明的剩余壽命遠程預測方法包括：遠程接收待預測對象的監(jiān)測數(shù)據(jù)，并存入數(shù)據(jù)庫；對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行特征信息的提取得到狀態(tài)健康信息；根據(jù)信號類型的不同，對狀態(tài)健康信息進行趨勢分析得到趨勢分析數(shù)據(jù)；根據(jù)趨勢分析數(shù)據(jù)對待預測對象的各組成單元分別進行剩余壽命預測；根據(jù)各組成單元的剩余壽命通過模糊推理算法來預測整機剩余壽命。本發(fā)明不但能夠預測各個組成單元的剩余壽命，而且通過模糊推理算法預測整機剩余壽命，預測結(jié)果更加準確。此外，因為整合到同一個系統(tǒng)中進行預測，所以提高了效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及復雜裝備的剩余壽命預測領(lǐng)域，具體涉及一種基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法、系統(tǒng)及設(shè)備。

背景技術(shù)

目前對于橋梁、航空發(fā)動機等安全要求較高的建筑或設(shè)備已有一些健康信息和剩余壽命的研究，為減少因設(shè)備老化而引發(fā)的安全事故起到了積極的作用。

但是，對于復雜裝備來說，多是停留在對某個部件的剩余壽命進行預測，而缺乏整體的、系統(tǒng)的預測方案。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述問題，本發(fā)明提出了一種基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法、系統(tǒng)及設(shè)備，提出了對復雜裝備的剩余壽命進行整體預測的方法。

本發(fā)明的一方面，提出一種基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法，所述方法包括以下步驟：

遠程接收待預測對象的監(jiān)測數(shù)據(jù)；

對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行特征信息的提取，得到狀態(tài)健康信息；

根據(jù)信號類型的不同，對所述狀態(tài)健康信息進行趨勢分析，得到趨勢分析數(shù)據(jù)；

根據(jù)所述趨勢分析數(shù)據(jù)，對所述待預測對象的各組成單元分別進行剩余壽命預測；

根據(jù)各組成單元的剩余壽命，通過模糊推理算法來預測所述待預測對象的整機剩余壽命。

優(yōu)選地，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)包括：各種監(jiān)測設(shè)備獲取的所述待預測對象的狀態(tài)數(shù)據(jù)。

優(yōu)選地，所述信號類型包括：時域信號和頻域信號。

優(yōu)選地，“根據(jù)所述趨勢分析數(shù)據(jù)，對所述待預測對象的各組成單元分別進行剩余壽命預測”的步驟包括：

根據(jù)所述趨勢分析數(shù)據(jù)，對每個組成單元調(diào)用該組成單元所對應的算法模型，進行剩余壽命預測；

其中，所述算法模型是預先訓練好的。

優(yōu)選地，在“遠程接收待預測對象的監(jiān)測數(shù)據(jù)”之后，還包括：

將所述監(jiān)測數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫，以便對所述算法模型進行優(yōu)化和更新。

本發(fā)明的另一方面，提出一種存儲設(shè)備，其中存儲有程序，所述程序適于由處理器加載并執(zhí)行，以實現(xiàn)上面所述的基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法。

本發(fā)明的第三方面，提出一種控制設(shè)備，包括：處理器和存儲器；

所述處理器適于執(zhí)行程序；所述存儲器適于存儲該程序；所述程序適于由所述處理器加載并執(zhí)行，以實現(xiàn)上面所述的基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測方法。

本發(fā)明的第四方面，提出一種基于狀態(tài)健康信息的剩余壽命遠程預測系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：數(shù)據(jù)支撐層、算法模型層、應用功能層、人機交互層；

所述數(shù)據(jù)支撐層包括：預處理單元和數(shù)據(jù)庫；

所述預處理單元配置為：對待預測對象的監(jiān)測數(shù)據(jù)進行預處理；

所述數(shù)據(jù)庫配置為：存儲所述監(jiān)測數(shù)據(jù)和/或預處理后的數(shù)據(jù)；