[發明專利]融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法及系統在審

申請號：	202210060394.4	申請日：	2022-01-19
公開（公告）號：	CN114491845A	公開（公告）日：	2022-05-13
發明（設計）人：	萬一鳴;李竹怡;范可森;周宏寬;陳朝旭;柯志武;肖頎;吳君;黃崇海;龐杰;王俊榮;魏志國	申請（專利權）人：	華中科技大學;中國船舶重工集團公司第七一九研究所
主分類號：	G06F30/17	分類號：	G06F30/17;G06F119/04
代理公司：	華中科技大學專利中心 42201	代理人：	汪潔麗
地址：	430074 湖北***	國省代碼：	湖北;42
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摘要：
搜索關鍵詞：	融合歷史軌跡動力軸承剩余壽命預測方法系統
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【權利要求書】：

1.一種融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，包括定期采集軸承的健康因子，判斷軸承是否發生退化，當軸承發生退化時，定期向前滑動時間窗口以根據歷史軸承退化軌跡和當前時間窗口內的健康因子軌跡持續預測軸承的退化趨勢；

其中，根據歷史軸承退化軌跡和當前時間窗口內的健康因子軌跡預測軸承的退化趨勢，包括：

根據當前時間窗口內的健康因子軌跡訓練退化軌跡在線預測模型；

選取歷史軸承退化軌跡，從每條歷史軸承退化軌跡中截取與當前時間窗內的健康因子軌跡最接近的軌跡進行擬合以使擬合軌跡最接近當前時間窗內的健康因子軌跡，得到退化軌跡歷史預測模型；

對退化軌跡在線預測模型和退化軌跡歷史預測模型進行擬合以使擬合軌跡最接近當前時間窗內的健康因子軌跡，得到退化軌跡融合預測模型；

根據所述退化軌跡融合預測模型預測軸承的退化趨勢。

2.如權利要求1所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，判斷軸承是否發生退化，包括：

判斷軸承的退化模式，以軸承健康因子的預設變化率γ′作為快速退化的故障預警點，以軸承健康因子的預設值HI′作為緩變退化的故障預警點，

當γ≥γ′時，判定當前退化模式為快速退化模式，其中，γ為軸承健康因子的變化率；

當γγ′且HI≥HI′時，判定當前退化模式為緩變退化模式，其中，HI為軸承健康因子的值。

3.如權利要求1所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，軸承健康因子的預設值HI′＝0.5，軸承健康因子的預設變化率γ′＝1.2。

4.如權利要求1所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，基于相關向量機訓練退化軌跡在線預測模型，在訓練前，剔除nRVs0.3的核函數以及預測退化趨勢為遞減的核函數，其中，nRVs是相關向量個數占總樣本數的比例。

5.如權利要求2所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，

根據當前時間窗口內的健康因子軌跡訓練退化軌跡在線預測模型，包括，且根據不同的退化模式選擇不同的核函數庫，當當前退化模式為緩變退化模式時，選擇核寬范圍為3.4～4.5的多項式核作為緩變退化核函數，以0.1為步長采用窮舉法選擇最優的核寬，當當前退化模式為快速退化模式時，選擇核寬范圍為3～8的多項式核和核寬范圍在4～22變化的指數核作為快速退化核函數，以1為步長采用窮舉法選擇最優的核寬。

6.如權利要求2所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，所述選取歷史軸承退化軌跡，包括，選取與當前軸承退化模式相同的歷史軸承退化軌跡。

7.如權利要求1所述的融合歷史軌跡的船用動力軸承剩余壽命預測方法，其特征在于，

設定時間窗口的最小寬度t_h，將出軸承發生退化的時間點記為故障預警點t_d，將第k次滑動時間窗口的時間點記為t_k，當t_k-t_d≤t_h時，以t_h作為時間窗口的寬度；當t_k-t_d＞t_h時，以t_k-t_d作為時間窗口的寬度。