[發明專利]一種渦扇發動機剩余壽命預測方法

在審

• 申請號: 202110720208.0
• 申請日: 2021-06-28
• 公開（公告）號: CN113449472A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 劉曉東;楊京禮
• 申請（專利權）人: 哈爾濱工業大學
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/20;G06F119/04
• 代理公司: 哈爾濱市陽光惠遠知識產權代理有限公司 23211
• 代理人: 張宏威

1.一種渦扇發動機剩余壽命預測方法，其特征在于：

將渦扇發動機的性能退化過程分為3個階段：階段1為有效工作階段、階段2為緩慢退化階段、階段3為快速退化階段；

所述預測方法包括以下步驟：

步驟1、對從傳感器獲得的狀態監測數據處理，進行歸一化處理，并利用主成成分分析降維；

步驟2、計算降維信號的排列熵，利用排列熵提取性能退化特征，識別退化階段；

步驟3、根據識別的不同性能退化階段，選擇不同的預測模型，進行分段預測。

2.根據權利要求1所述的預測方法，其特征在于：在步驟一：

步驟1.1、利用C-MAPSS模擬器生成渦扇發動機狀態監測數據；采用最大最小歸一法對渦扇發動機狀態監測數據進行無量綱化處理，將各狀態監測參數的數據大小限定在[0,1]之間，最大最小歸一化的公式如下：

式中，為無量綱化的參數，為列中最小的值，為列中最大的值；

步驟1.2、采用主成分分析的方法對數據進行降維；

設x₁,x₂,...,x_n表示渦扇發動機使用的傳感器采集的n次數據中的每個向量，其中，每個向量都有m個變量，對應渦扇發動機操作參數和狀態監測參數，變量組成一個初始數據集矩陣X，即：

式中，X_i＝(x_1i,x_2i,...,x_ni)^T,i＝1,2,...,m；

計算得到數據矩陣的X的協方差矩陣，即：

對協方差矩陣C_X進行特征值分解，得到特征向量U，即：

C_X＝UDU^T (4)

式中，D＝diag(λ₁,λ₂,...,λ_m),λ₁＞λ₂＞...＞λ_m,表示按數值大小降序排列的特征值對角矩陣；U＝(U₁,U₂,...,U_m)表示特征值λ_i對應特征向量U_i的集合，U為標準正交矩陣；

利用特征向量矩陣U對相干積累信號數據矩陣X進行線性變換，得到各主成分向量Y,即：

Y＝U^TX (5)

再計算得到前K個主成分對應的累計貢獻率，即：

根據閾值threshold限定計算各維度累計貢獻率逆向可得K值，K即為主成分分析降維后的維度；

設Y降維后取前K個主成分矩陣，則：

Y＝XU_Y (7)

式中U_Y＝(U₁,U₂,...,U_K)

根據前K個主成分對應的累計貢獻率，保留前K個主成分向量的數據進行數據重構，實現高維數據向低維數據的映射。

3.根據權利要求2所述的預測方法，其特征在于：在步驟二中：

步驟2.1、選擇的排列熵參數嵌入步驟一降低到的維數d，時間延遲τ＝1，對原始時間序列進行相空間重構，得到對應的d維重構向量：X(i)＝{x(i),x(i+τ),…,x(i+(d-1)τ)}；

步驟2.2、按公式H_p＝H_p(d)/ln(d！)計算歸一化的排列熵值，得到區間為0到1之間的排列熵值作為退化階段的評估指標；

步驟2.3、如果排列熵都小于閾值，則認為發動機性能退化階段處于階段1；

如果有1個排列熵超過閾值，則認為發動機性能退化階段處于階段2；

如果排列熵均超過閾值，則認為發動機性能退化階段處于階段3。