[發明專利]一種船舶壽命預測方法及系統

有效

• 申請號: 202110604039.4
• 申請日: 2021-05-31
• 公開（公告）號: CN113221252B
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 張羽;邱伯華;魏慕恒;劉學良;習文;李永杰
• 申請（專利權）人: 震兌工業智能科技有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F18/2321;G06F111/08;G06F119/02;G06F119/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京天達知識產權代理事務所有限公司 11386
• 代理人: 侯永帥

1.一種船舶壽命預測方法，其特征在于，所述方法包括：

采集歷史時段M維測量數據，所述M維測量數據包括正常工作狀態下的測量數據以及維護狀態下的測量數據；

基于所述M維測量數據，計算得到正常工作狀態與維護狀態之間的轉移矩陣以及每個退化過程的漂移系數以及擴散系數，一維測量數據對應一個退化過程；

設定每個退化過程的失效閾值，基于所述轉移矩陣、每個退化過程的漂移系數以及擴散系數，結合蒙特卡羅方法，得到每個退化過程失效時間的累積概率密度分布；

基于每個退化過程失效時間的累積概率密度分布，結合正態Copula函數，得到船舶故障狀態的聯合概率密度分布；其中，所述基于每個退化過程失效時間的累積概率密度分布，結合正態Copula函數，得到船舶故障狀態的聯合概率密度分布，包括：

根據下述公式得到船舶故障狀態的聯合概率密度分布：

F(l)＝C(F⁽¹⁾(l⁽¹⁾),F⁽²⁾(l⁽²⁾),...,F^(M)(l^(M))；ρ)

＝Φ_ρ(Φ^-1(F⁽¹⁾(l⁽¹⁾))，Φ^-1(F⁽²⁾(l⁽²⁾))，...Φ^-1(F^(M))l^(M))))

其中，F(l)表示當前時刻為t_k時，船舶故障狀態的聯合概率密度分布，F⁽¹⁾(l⁽¹⁾)表示當前時刻為t_k時，第一個退化過程失效時間的累積概率密度分布，F⁽²⁾(l⁽²⁾)表示當前時刻為t_k時，第二個退化過程失效時間的累積概率密度分布，F^(M)(l^(M))表示當前時刻為t_k時，第M個退化過程失效時間的累積概率密度分布，Φ_ρ表示均值為零向量，協方差矩陣為ρ的M維正態分布的聯合累積分布函數，Φ^-1表示標準正態分布的逆累積分布函數；

基于船舶故障狀態的聯合概率密度分布，結合置信率，計算滿足置信率的船舶壽命。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于船舶故障狀態的聯合概率密度分布，結合置信率，計算滿足置信率的船舶壽命，包括：

將船舶故障狀態的聯合概率密度分布中的多個變量分別等于滿足置信率α的船舶壽命L，所述多個變量分別表示多個退化過程失效時間；

根據下述公式，計算船舶壽命L：

F(l)＝F(L,L,…,L)＝1-α

其中，F(l)表示當前時刻為t_k時，船舶故障狀態的聯合概率密度分布。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括通過下述公式計算ρ：

其中，F_i(l)表示當前時刻為t_i時，計算得到的船舶故障狀態的聯合概率密度分布，1≤i≤k。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述M維測量數據，計算得到正常工作狀態與維護狀態之間的轉移矩陣，包括：

基于M維測量數據，得到歷史時段內正常工作狀態轉換至維護狀態的次數、維護狀態轉換至正常工作狀態的次數、歷史時段內最后一次發生狀態切換之前處于正常工作狀態的總時長以及處于維護狀態的總時長；

根據歷史時段正常工作狀態轉換至維護狀態的次數、維護狀態轉換至正常工作狀態的次數、歷史時段內最后一次發生狀態切換之前處于正常工作狀態的總時長以及處于維護狀態的總時長，結合極大似然估計法，計算得到正常工作狀態與維護狀態之間的轉移矩陣。