[發明專利]一種油液不確定狀態的信度表征與狀態識別的方法

有效

• 申請號: 202010655583.7
• 申請日: 2020-07-09
• 公開（公告）號: CN111832730B
• 公開（公告）日: 2022-07-26
• 發明（設計）人: 武通海;李博;潘燕
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06N5/04
• 分類號: G06N5/04;G06Q10/06;G06K9/62
• 代理公司: 西安智大知識產權代理事務所 61215
• 代理人: 弋才富

1.一種油液不確定狀態的信度表征與狀態識別的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)歸一化處理，應用線性插值的方法對油液監測數據進行歸一化處理，獲得油液指標監測數據；

(2)狀態等級的設定，根據油液的屬性狀態，從好到壞劃分為{H₁，H₂，…，H_c…，H_N}N個狀態等級；

(3)模糊狀態評估，對油液指標監測數據進行模糊評估，應用模糊狀態評估方法對油液指標監測數據{x₁₁，x₁₂，…x_ij，…}分別進行評估；

(4)屬性狀態的形成，對步驟(3)獲得的評估結果進行概率賦值，得到某個屬性隸屬于每一個狀態等級的聯合概率，最終形成一個綜合的屬性狀態，即模糊隸屬度；

(5)將步驟(4)中計算得到的模糊隸屬度作為證據推理ER的證據，根據不同屬性狀態的權重計算每條證據的不確定度，應用證據推理ER算法實現油液不確定狀態的信度表征；

(6)制定油液狀態證據推理結果判定標準，實現油液狀態的識別；

所述步驟(1)具體包括以下步驟：

將油液監測數據分為效益型數據和損耗型數據，對指標值越大越好的數據，定義為效益型數據，應用式(1)進行數據歸一化處理；對指標值越小越好的數據，定義為損耗型數據，應用式(2)進行數據歸一化處理：

式中，x_min表示油液初始指標值，常選擇新油或監測初始時油液指標值；x_max表示油液失效指標值，可參照相應標準中規定油液更換時的指標值設定；為取值在[0，1]區間內的油液監測數據歸一化指標值，其中i＝1，2，…r，r表示屬性數目，j＝i＝1，2，...g，g表示第i個屬性中指標數目；

所述步驟(4)具體包括以下步驟：

將具有時間序列的油液指標監測數據{(x₁₁，t₁)，(x₁₂，t₂)…(x_1j，t_j)}運用熵權重方法計算指標權重，計算方法如式(5)所示：

其中，其中i＝1，2，…r，r表示屬性數目，j＝1，2，...g，g表示第i個屬性中指標數目；

對包含多個指標的屬性，應用公式(6)進行計算，得到屬性的聯合概率，得到油液屬性的加權模糊評估結果：

公式(6)中，M_i(H)是第i個屬性隸屬于每一個狀態等級的隸屬度，也是ER算法中第i個屬性證據的基本概率分配函數，i＝1，2...r，g表示第i個屬性中指標個數，w_ij表示第i個屬性中第j個指標的重要度，P_j(H)表示監測序列數據中第i個屬性中第j個指標對應每個狀態等級下的隸屬度。

2.根據權利要求1所述的一種油液不確定狀態的信度表征與狀態識別的方法，其特征在于，

所述步驟(2)具體包括以下步驟：

狀態等級是用來衡量油液的衰變程度的，根據油液的屬性狀態，從好到壞劃分為{H₁，H₂，…，H_c…，H_N}N個狀態等級，每一個狀態等級對應量化值的一個區間，通過對已知狀態的油液各項指標值進行訓練，應用ROC曲線的劃分得到相應的區間分界點c_i。

3.根據權利要求2所述的一種油液不確定狀態的信度表征與狀態識別的方法，其特征在于，

所述步驟(3)具體包括以下步驟：

運用如式(3)所示的高斯隸屬度函數，計算步驟(1)中歸一化的指標伯對應狀態等級為H_c的程度，即隸屬度

其中，c和σ分別表示高斯隸屬函數的均值和標準差；

然后將第j個指標序列的每個所有監測數據進行模糊轉化并排列，如公式(4)所示，通過公式(4)的變換后，每個指標的監測數據被轉換成對應每個狀態等級下的模糊隸屬度P_j(H)；

其中，p_j(H)表示第j個指標監測的所有數據對應每個狀態等級的模糊隸屬度，N表示狀態等級數目。