[發明專利]一種考慮狀態檢測影響的設備剩余壽命預測方法及系統

有效

• 申請號: 201910242340.8
• 申請日: 2019-03-28
• 公開（公告）號: CN109977552B
• 公開（公告）日: 2020-09-15
• 發明（設計）人: 胡昌華;張正新;司小勝;裴洪;張建勛
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍火箭軍工程大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/04;G06F119/02
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 杜陽陽

1.一種考慮狀態檢測影響的設備剩余壽命預測方法，其特征在于，包括：

采用線性Wiener過程描述法建立設備自身的退化模型；

根據所述設備自身的退化模型采用幅值服從正態分布的隨機沖擊刻畫單次狀態檢測法，建立狀態檢測影響下的退化模型；

采用轉換閾值方法，建立狀態檢測影響下的設備剩余壽命的分布模型；

根據所述狀態檢測影響下的退化模型，得到狀態空間模型；

采用最大期望算法對所述狀態空間模型的參數進行估計，得到估計后的狀態空間模型；

根據所述估計后的狀態空間模型對所述設備剩余壽命的分布模型進行自適應更新，得到更新后的設備剩余壽命的分布模型；

根據所述更新后的設備剩余壽命的分布模型對設備的剩余壽命進行預測；

所述采用線性Wiener過程描述法建立設備自身的退化模型，具體包括：

采用線性Wiener過程描述法建立設備自身的退化模型X′(t)＝ηt+σ_BB(t)；

其中，X′(t)為t時刻設備的退化水平；B(t)為標準布朗運動；η與σ_B分別為Wiener過程的漂移系數與擴散系數；

所述根據所述設備自身的退化模型采用幅值服從正態分布的隨機沖擊刻畫單次狀態檢測，建立狀態檢測影響下的退化模型，具體包括：

根據所述設備自身的退化模型采用幅值服從正態分布的隨機沖擊刻畫單次狀態檢測，建立狀態檢測影響下的退化模型

其中，B(t)為標準布朗運動；η與σ_B分別為Wiener過程的漂移系數與擴散系數，γ_i為第i次狀態檢測導致的設備性能突變，再令ξ₀(t)為時間區間[0,t]內狀態檢測引起的退化水平變化量之和，ξ₀(t)服從正態分布，即其中

所述采用轉換閾值方法，建立狀態檢測影響下的設備剩余壽命的分布模型，具體包括：

采用轉換閾值方法，建立狀態檢測影響下的設備剩余壽命的分布模型，所述分布模型包括概率密度函數模型和累積分布函數模型；

所述概率密度函數模型通過下式表示：

所述累積分布函數模型通過下式表示：

其中，η為Wiener過程的漂移系數，σ_B為Wiener過程的擴散系數，μ_kl為時間區間[t_k,t_k+l)內狀態檢測引起的退化水平變化量之和的均值，為時間區間[t_k,t_k+l)內狀態檢測引起的退化水平變化量之和的方差，w_k為閾值與當前退化值的差值，為考慮狀態檢測影響的剩余壽命，ξ_k為區間[t_k,t_k+l)內狀態檢測引起的退化水平變化量。

2.根據權利要求1所述的考慮狀態檢測影響的設備剩余壽命預測方法，其特征在于，所述根據所述狀態檢測影響下的退化模型，得到狀態空間模型，具體包括:

根據所述狀態檢測影響下的退化模型，得到狀態空間模型

其中,η_k為設備在第k次狀態檢測的瞬時退化速率；Υ_k為第k次狀態檢測導致的設備性能突變，Υ_k+1為第k+1次狀態檢測導致的設備性能突變，Δx_k為第k次狀態檢測與k+1次狀態檢測之間設備退化狀態的增量；ε_k為隨機效用，用于刻畫設備退化速率的個體差異，w_k為隨機影響，用于描述狀態檢測對設備退化過程影響的隨機性，Δt_k為時間間隔。