[發明專利]一種多源趨勢信息融合的故障預測方法

有效

• 申請號: 201810866101.5
• 申請日: 2018-08-01
• 公開（公告）號: CN109145773B
• 公開（公告）日: 2021-10-12
• 發明（設計）人: 譚曉棟;左明健;黃娟;周梓鑫
• 申請（專利權）人: 譚曉棟
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 何紅信

1.一種多源趨勢信息融合的故障預測方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1、多源故障增長數據采集：使用多個可利用的測點以相同的時間間隔采集故障增長過程的原始數據；

S2、對原始數據進行預處理，去除趨勢項和干擾項；

S3、確定故障預測時間節點；

S4、故障增長趨勢構建：計算每個時刻原始數據的故障趨勢特征值，建立所有測點描述的故障增長趨勢，分析故障增長趨勢的趨勢特征，選擇具有顯著單調遞增的故障增長趨勢集合；計算該集合中的故障增長趨勢的相關度，選擇無顯著相關的故障增長趨勢集合；

S5、故障增長趨勢信息融合：融合步驟S4中無顯著相關的故障增長趨勢，得到無冗余故障增長趨勢集合；

S6、將步驟S5得到的無冗余故障增長趨勢集合作為故障預測模型的輸入，進行如下故障增長趨勢預測：

a、預測故障預測時間節點后的故障趨勢特征值；

b、確定故障預測時間節點到完全失效的時間。

2.根據權利要求1所述的一種多源趨勢信息融合的故障預測方法，其特征在于：所述步驟S1通過部署在各測點上的傳感器采集故障增長過程的原始數據，故障增長過程為從正常狀態到完全失效狀態整個故障增長過程，具體實現方法如下：

初步部署測點N_T為測點總數，采集系統從正常狀態到完全失效狀態過程的全壽命數據其中，O_i為第i個測點t_i采集的故障演化數據。

3.根據權利要求2所述的一種多源趨勢信息融合的故障預測方法，其特征在于：所述步驟S2對原始數據進行預處理，去除趨勢項和干擾項的具體實現方法如下：

式中，X_i(n)為數據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。

4.根據權利要求3所述的一種多源趨勢信息融合的故障預測方法，其特征在于：所述步驟S3確定故障預測時間節點的具體實現方法為：

S31、計算t時刻原始數據的故障預警特征值，利用式(2)計數據O從0-t時刻數據的故障預警特征值：

FP(t)＝f_FP(O(t)) (2)

式中，FP(t)為t時刻對應的故障預警特征值，O(t)為t時刻采集的數據，f_FP(·)為故障預警特征計算函數；

S32、判斷當前時刻故障預警，根據式(3)計算故障預測時間節點：

式中，f_FP(O(t))為t時刻對應的故障預警特征值，F_FP為早期故障狀態下預警閾值，TTP為f_FP(O(t))與F_FP相對誤差≤5％對應的時間節點。

5.根據權利要求4所述的一種多源趨勢信息融合的故障預測方法，其特征在于：所述故障預警特征計算函數為時域指標、頻域指標或時頻域指標；

所述時域指標為均值、均方根值、方根幅值、絕對均值、偏斜度、峭度、方差、峰值、標準差、峰峰值、平均功率、波形指標、峰值指標、脈沖指標、裕度指標、偏斜度指標或峭度指標；

所述頻域指標為功率譜或高階統計量；

所述時頻域指標為小波熵或能量熵。