[發明專利]一種故障演化趨勢的設備剩余使用壽命預測方法

有效

• 申請號: 201810678664.1
• 申請日: 2018-06-27
• 公開（公告）號: CN109165396B
• 公開（公告）日: 2023-09-29
• 發明（設計）人: 譚曉棟;黃娟;張婧;周梓鑫
• 申請（專利權）人: 譚曉棟
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/04
• 代理公司: 成都帝鵬知識產權代理事務所(普通合伙) 51265
• 代理人: 韓建功

1.一種故障演化趨勢的設備剩余使用壽命預測方法，其特征在于，包括步驟：

通過選擇對故障演化過程單調趨勢表征能力最大的測點數據作為剩余使用壽命預測的數據源；

通過選擇對故障演化過程綜合能力最大的統計特征作為剩余使用壽命預測模型的預測特征輸入預測模型；

通過預測模型預測設備的剩余使用壽命；

其中，剩余使用壽命預測數據源獲取方法包括步驟：

使用部署在設備上的各個測點以相同時間間隔采集從正常狀態到完全失效狀態全壽命故障演化過程的原始數據；

計算各個時刻的原始數據的均方根值，建立所有測點描述的故障演化趨勢曲線；

計算各個趨勢曲線的趨勢能力，去除沒有趨勢的測點數據，選擇具有最大單調趨勢能力的測點數據作為剩余使用壽命預測的數據源。

剩余使用壽命預測特征提取方法包括步驟：

使用時頻域統計特征計算方法計算所述數據源中各個時刻的特征值，建立時頻域統計特征描述的故障演化趨勢曲線；

分析不同統計特征描述的故障演化特征，綜合計算時頻統計特征對故障演化過程的單調能力、趨勢能力、辨識能力和魯棒能力，選擇綜合能力最大的特征作為剩余使用壽命的預測特征；

所述剩余使用壽命預測，使用選擇的預測特征建立的故障演化趨勢序列作為預測模型的輸入，預測設備的剩余使用壽命。

2.根據權利要求1所述的一種故障演化趨勢的設備剩余使用壽命預測方法，其特征在于，所述剩余使用壽命預測數據源獲取包括步驟：

S101.通過部署在不同設備監測點上的傳感器采集故障演化過程的原始數據：根據系統功能結構、故障傳播特點和狀態監控要求，初步部署測點N_T為測點總數；采集系統從正常狀態到出現故障狀態下的全壽命故障演化過程的原始數據其中，O_i為第i個測點t_i采集的故障演化數據，O_i＝{X_i(1),X_i(2),X_i(3),...,X_i(n),...,X_i(N_L)}，X_i(n)為測點t_i采集的第n時刻的數據，N_L為故障演化數據對應的樣本數；

S102：對所述原始數據O進行預處理：

式中，X_i(n)為全壽命數據O_i第n時刻的數據，μ_i和σ_i分別為X_i(n)的均值和標準差；

S103：計算原始數據O各個時刻數據的均方根值：

式中，e_i(n)為數據源O_i在n時刻的均方根值，N為n時刻采集數據點總數，x_i(n)為數據O_i對應的n時刻的數據向量；

S104:進行歸一化處理：

式中，E_i＝{e_i(1),e_i(2),e_i(3),...,e_i(n),,...,e_i(N_L)}，E_i為測點t_i采集的全壽命原始數據O_i的特征向量，N_L為O_i中采集的故障演化數據樣本數，E_max為E_i中的最大值，E_min為E_i中的最小值，為特征向量E_i歸一化后的向量；

S105:計算故障演化數據的M-K統計量：

式中，Z_i為O_i的M-K統計量，N_L為O_i中采集的故障演化數據樣本數，S_i為故障演化數據O_i檢驗統計量；

其中，

式中，sign為符號函數，當X_i(n₁)-X_i(n₂)小于、等于或大于零時，

sign(X_i(n₁)-X_i(n₂))分別為-1、0或1，N_L為O_i中采集的故障演化數據樣本總數；

S106:選擇剩余使用壽命預測的數據源O*：

式中，Z_i為故障演化數據O_i的M-K統計量，N_T為監測點總數，O*為O中N_T個M-K統計量最大的數據源。