[發明專利]一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統

在審

• 申請號: 201811130547.8
• 申請日: 2018-09-27
• 公開（公告）號: CN109241656A
• 公開（公告）日: 2019-01-18
• 發明（設計）人: 孫國璽;司小勝;張清華
• 申請（專利權）人: 廣東石油化工學院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 濟南瑞宸知識產權代理有限公司 37268
• 代理人: 徐健

1.一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述預測方法的具體步驟為：

步驟一：旋轉機械工作過程中將設備的失效閥值傳輸至直接檢測數據處理中心，直接檢測數據處理中心將不同的失效閥值進行統計；

步驟二：旋轉機械工作過程中設備內部的不同傳感器和檢測儀器將旋轉機械的狀態和性能反應傳輸至間接監測數據處理中心，間接監測數據處理中心將不同的監測數據進行統計；

步驟三：監測數據監控中心將所獲取信息傳輸至直接監測數據中心，直接監測數據中心將數據進行特征提取，提取相符合直接監測數據所反應結果立刻將數據傳輸至數據獲取中心，未提取到相符合直接監測數據所反應結果時直接監測數據中心和間接監測數據中心定時將所提取數據傳輸至數據獲取中心；

步驟四：數據獲取中心將所提取的數據依次傳輸至數據處理中心和數據分析中心，將數據與模型進行處理和分析后，將所得到的結果傳輸至數據顯示模塊上為工作人員查看結果；

步驟五：根據所分析的結果由數據庫中提取旋轉機械故障診斷數據和大機組數據進行驗證結果和提供相應解決方案；

所述旋轉機械剩余壽命預測系統包括時變退化率下旋轉機械的退化建模及剩余壽命預測、隨機運行環境影響下旋轉機械的退化建模及剩余壽命預測、受健康管理行為影響的旋轉機械退化及剩余壽命預測和石化裝備旋轉機械的剩余壽命預測。

2.根據權利要求1所述的一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述直接檢測數據處理中心接收數據包括隨機系數回歸模型、Wiener過程、Gamma過程、Markov鏈；所述間接監測數據處理中心接收數據包括隨機濾波、協變量風險模型和隱Markov或隱半Markov模型。

3.根據權利要求1所述的一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述時變退化率下旋轉機械的退化建模及剩余壽命預測包括時變退化率下的旋轉機械退化模型、退化模型首達時間概率分布的求解及剩余壽命預測和基于監測數據的模型未知參數估計及剩余壽命預測分布自適應更新。

4.根據權利要求1所述的一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述隨機運行環境影響下旋轉機械的退化建模及剩余壽命預測包括數學化地描述隨機運行環境的變化過程，建立隨機運行環境影響下的性能隨機退化過程、求解退化過程的首達時間概率分布及預測的剩余壽命分布和基于實時監測數據與運行環境信息，估計模型未知參數，更新剩余壽命預測結果。

5.根據權利要求1所述的一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述受健康管理行為影響的旋轉機械退化及剩余壽命預測包括健康管理行為到達過程的數學化描述及健康管理行為影響下的隨機退化建模、求解健康管理行為影響下的隨機退化建模過程的首達時間概率分布及預測的剩余壽命分布和模型未知參數估計及剩余壽命預測結果的更新。

6.根據權利要求1所述的一種旋轉機械剩余壽命預測方法及系統，其特征在于：所述石化裝備旋轉機械的剩余壽命預測包括時變退化率下旋轉機械的剩余壽命預測實驗研究、隨機運行環境影響下旋轉機械的剩余壽命預測實驗研究和受健康管理行為影響的旋轉機械剩余壽命預測實驗研究。