[發明專利]一種機械系統剩余壽命預測方法及系統

在審

• 申請號: 201910230891.2
• 申請日: 2019-03-26
• 公開（公告）號: CN109948860A
• 公開（公告）日: 2019-06-28
• 發明（設計）人: 徐國;徐斌;李文興;于振中;蘇丹;葉俊成;江瀚澄;張新選
• 申請（專利權）人: 哈工大機器人（合肥）國際創新研究院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62;G06Q10/06
• 代理公司: 合肥市浩智運專利代理事務所(普通合伙) 34124
• 代理人: 張景云

本發明提供一種機械系統剩余壽命預測方法，機械系統包括多個相同型號規格的設備；其特征在于：包括先將待預測機械系統分成建模用設備和待預測設備，并分別對建模用設備和待預測設備進行數據采集，分別形成訓練數據和預測數據；通過訓練數據建立系統退化模型，得到擬合參數和健康指示量閾值；將預測數據融合為健康指示量時間序列；根據擬合參數和健康指示量閾值，通過健康指示量時間序列預測剩余壽命。本發明的優點在于：該方法根據設備選擇傳感器類型，在數據融合、退化建模階段可使用不同算法或模型，具有較強通用性；預測結果較準確，能有效應用于預測性維護，降低維護成本，提高設備可用性。

技術領域

本發明涉及壽命預測技術領域，具體來說是關于機械系統壽命的預測技術。

背景技術

為保障機械系統的可靠運行，通常的做法是定期保養，這種做法容易導致過頻維護和資源浪費。剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)預測是視情維修(ConditionBased Maintenance,CBM)過程的核心問題,已經成為系統故障預測和健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)領域的研究熱點和挑戰。根據剩余壽命預測結果,提前采取糾正措施、系統置換，甚至是計劃故障，可以提高系統的可用性和可靠性,降低或避免故障造成的重大損失,同時減少維修保障費用,具有重要的研究和實用價值。

申請號為：CN201610067317.6的專利申請，一種齒輪的實時剩余預測方法，屬于機械可靠性技術領域，特征是實施步驟如下：1、利用傳感器對動力齒輪退化實時監測；2、對齒輪疲勞狀態進行特征提取，對齒輪磨損退化性能進行衰退評估；3、建立可變參數的齒輪退化狀態空間模型；4、對齒輪退化過程中的突變狀態點進行檢測；5、根據監測到的突變點信息修正預測模型，重新進行狀態評估；6、根據齒輪狀態估計及齒輪故障閾值進行齒輪剩余壽命預測。優點是可有效的預測齒輪退化狀態及實時剩余壽命的準確度，為齒輪預防性維修提供依據。

申請號為：CN201610502527.3的專利申請，一種離心泵壽命預測方法是應用離心泵特性曲線作為離心泵失效壽命評估指標，通過在離心泵剩余壽命預測監測點設置相應的傳感器，繪制出離心泵運行過程中的特性曲線，并根據特性曲線變化趨勢，基于ARMA時間序列離心泵剩余壽命預測方法預測出離心泵剩余壽命。本發明以離心泵特性曲線為壽命評價依據，適用于不同工況下運行的離心泵，依據不同的使用要求，建立相應的失效指標，有效預測離心泵剩余使用壽命，最大限度地提高離心泵的利用效率。

依據上述現有技術，可知現有技術存在以下缺點：

1、針對某種特定機械設備，不是通用方法；

2、采集設備狀態的傳感器種類少，只有2～3維，不適用于復雜機械系統。

發明內容

本發明要解決的技術問題是之一是缺乏針對不同型號規格機械設備的預測方法，問題之二是缺少針對不同型號規格機械設備的預測系統。

本發明通過以下技術方案來解決上述技術問題之一：

一種機械系統剩余壽命預測方法，機械系統包括多個相同型號規格的設備；包括

先將待預測機械系統分成建模用設備和待預測設備，并分別對建模用設備和待預測設備進行數據采集，分別形成訓練數據和預測數據；

通過訓練數據建立系統退化模型，得到擬合參數和健康指示量閾值；

將預測數據融合得到健康指示量時間序列；

根據擬合參數和健康指示量閾值，通過健康指示量時間序列預測剩余壽命。

優選的，還包括驗證環節，選擇與待預測機械系統相同型號規格的測試用設備，已知測試用設備的實際壽命；對測試用設備進行數據采集得到測試數據；利用測試數據驗證系統退化模型的精度。