[發明專利]基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法

有效

• 申請號: 202010524770.1
• 申請日: 2020-06-10
• 公開（公告）號: CN111753258B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 吳鳳和;張偉;吳月明;唐軍;郭保蘇;孫迎兵
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產權代理事務所(普通合伙) 11474
• 代理人: 王冬杰

本發明提供一種基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法，首先，確定設備的失效判據，并進行數據采集，將采集的數據處理后進行繪制及曲線擬合，并以數據點到擬合曲線的豎直距離d作為隨機變量；然后，采用不同概率分布模型對提取的隨機變量進行概率分布擬合，并將豎直距離d換算成機械設備的失效判據，得到失效判據的概率分布模型；接著，根據K?S檢驗選取最佳概率分布模型；最后，將失效判據的最佳概率分布曲線逆時針旋轉90度，與擬合曲線、失效參考線繪制在同一坐標系中，根據各曲線的位置關系確定機械設備的剩余使用壽命及可靠概率。本發明以豎直距離作為隨機變量建立概率分布模型，有效的提高了剩余壽命預測的精度。

技術領域

本發明涉及設備的剩余壽命預測領域，特別涉及一種基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法。

背景技術

隨著時代和科技的進步，機械設備已廣泛應用于航空、航天、船舶等關乎國家安全和人民生活的各個領域，為保證設備的安全及可靠性，設備對于剩余壽命預測技術的需求越來越高。設備一旦發生故障，可能會導致整個工作系統的崩潰甚至會造成危險，并且對于一些設備來說傳統的停機檢修方法不僅費時、費力而且影響效率。因此要在設備失效即達到壽命之前對其維修或更換，這種將非計劃停機變為計劃停機的策略，既避免了故障隱患的發生，同時節約了維修時間，減少維修成本，增加設備的運行時間。

現有的剩余壽命預測方法，大多數為通過加速試驗或者數據驅動的方式進行預測，很難達到實時預測的功能。針對以上問題，研究一種可以實時對機械設備進行剩余壽命預測的方法對于工作安全及提高效率具有重要的意義。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供一種基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法，該方法采用“豎直距離”作為隨機變量來建立概率分布模型，得到的精確結果，可有效預測機械設備中隱患故障的發生，節約設備維修時間，減少維修成本，增加設備的運行時間。

本發明提供了一種基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法，首先，確定機械設備的失效判據并采集所需數據，進行數據點繪制及曲線擬合，計算數據點到擬合曲線的豎直距離d；然后，以豎直距離d作為隨機變量建立概率分布模型，并將豎直距離d換算成機械設備的失效判據，得到失效判據的概率分布模型；接著，根據K-S檢驗選取最佳概率分布模型，將最佳概率分布曲線、擬合曲線和失效參考線繪制在同一坐標系中；最后，根據各曲線的位置關系確定機械設備的剩余使用壽命及可靠概率。或者給定滿足設備剩余使用壽命的可靠概率，并將最佳概率分布曲線沿擬合曲線的方向移動到可靠概率處，確定機械設備在給定可靠概率下的剩余使用壽命，基于實時數據監測的機械設備剩余壽命預測方法的具體實施步驟如下：

S1、根據機械設備的性能參數，確定機械設備的失效判據；

S2、通過安裝在機械設備上的傳感器，采集所需機械設備的相關數據信號；

S3、利用機械設備的失效判據表達式，對所采集到的相關數據信號進行處理，計算得到一系列的失效判據數據點，將失效判據數據點繪制在坐標區內，得到失效判據-使用時間的數據圖；

S4、在失效判據-使用時間的數據圖內，將得到的數據點采用最小二乘法線性擬合的方法得到擬合曲線，并計算每一個數據點到擬合曲線的豎直距離d；

S5、將豎直距離d作為隨機變量建立概率分布模型，得到豎直距離d所對應的概率分布模型；

S6、根據數值對應關系，將步驟S4中的豎直距離d換算成機械設備的失效判據，從而得到機械設備失效判據的概率分布模型和與之對應的概率分布曲線；

S7、根據K-S檢驗法，選擇機械設備失效判據的最佳概率分布模型；

S8、將機械設備失效判據的最佳概率分布模型中的概率分布曲線逆時針旋轉90度，與步驟S4得到的擬合曲線繪制在同一坐標系中，并根據機械設備的失效判據在坐標系內繪制失效參考線；