[发明专利]一种机电设备健康表征参数确定方法

说明书

本发明涉及一种机电设备健康表征参数确定方法，其特征在于，第一步，对机电设备采取结构分解、功能分解、故障分解的至少一种分解方式，分解成为多层次的部件的集合；第二步，对于分解获得的每一个部件，建立参数，传感器及其设置位置，故障模式，故障影响的多对多映射关系；第三步，根据传感器测量的参数，通过所述多对多映射关系，确定机电设备的健康状态，当确定的机电设备健康状态与机电设备实际的健康状态存在偏差时，若偏差大于预设的值，重新执行第一步至第三步，直至所述偏差落入设定的范围内，从而确定该机电设备的健康表征参数。

技术领域

本发明涉及工程技术领域，尤其涉及一种工程可靠度和安全性的技术领域。

背景技术

机电设备在船舶中占有及其重要的地位和作用，担负着船舶推进与供电等任务，没有一个处于健康状态、满足船舶运行要求的机电系统，船舶就不能完成其使命任务。因此，机电设备的健康状态是衡量其能力的重要指标，怎样评估机电设备的健康状态，首先要解决健康状态的度量问题。根据船舶机电设备的组成、功能及完成任务的特点，在传感器信息采集参数的基础上，分级实现其表征参数体系的构建。

对于柴油机健康表征参数体系的构建方法,现有技术中常用的方法是：用Bootstrap方法去除了大样本的限制,找出一个模拟的样本均值分布代替了未知的样本均值分布；使用遗传优化算法找出活塞环正常状态与不同磨损程度状态之间相互区分的最佳特征参数组合，得到了最优的评估分类参数。具体参见文章《柴油机故障表征体系的构建及优化方法研究》，刘伯运,欧阳光耀,常汉宝，武汉理工大学学报，第30卷第6期。

上述方法中Bootstrap方法缺少试验的验证，遗传算法也是基于数据基本正常时才能得出正确结果，若实际情况中有异常现象，则容易与实际情况有较大的偏差。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种柴油机健康表征参数体系构建方法，用以解决现有柴油机故障预测过程中，健康表征参数的选择不能准确反应设备真实状况的问题。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种机电设备健康表征参数确定方法，其特征在于，第一步，对机电设备采取结构分解、功能分解、故障分解的至少一种分解方式，分解成为多层次的部件的集合；第二步，对于分解获得的每一个部件，建立参数，传感器及其设置位置，故障模式，故障影响的多对多映射关系；第三步，根据传感器测量的参数，通过所述多对多映射关系，确定机电设备的健康状态，当确定的机电设备健康状态与机电设备实际的健康状态存在偏差时，若偏差大于预设的值，重新执行第一步至第三步，直至所述偏差落入设定的范围内，从而确定该机电设备的健康表征参数。

可选的，所述结构分解是指将机电设备按照系统级、子系统级、部件级，零件级进行逐级分解。

可选的，所述结构分解进一步包括每个级别中各个子结构之间的连接关系。

可选的，所述功能分解是将机电设备按照功能逐级分解至基本功能，所述基本功能是指该功能不具备子功能或进一步分解不影响对设备健康状态的确定。

可选的，所述故障分解为对故障进行逐层分解，上层父故障是下层子故障的概括，分解直至具体的故障。

可选的，所述故障分解中还包括故障流向。

可选的，所述多对多的映射关系中还包括故障征兆。

可选的，根据故障征兆，进行规则匹配，确定故障模式，并根据故障模式对产品的影响，确定设备的状态。

可选的，所述规则为某个故障征兆或多个故障征兆处于不同的阈值范围内时对应不同的故障模式。

本发明有益效果如下：本发明的方法建立了合理的健康表征参数体系，该体系能够有效表征故障征兆，跟踪故障演化从而快速准确地实现状态监控、故障诊断、故障预测和健康评估。