[发明专利]一种设备变工况运行风险评估方法

说明书

本发明公开了一种设备变工况运行风险评估方法，包括步骤：一、设备运行参数的提取与基于信息熵的运行参数特征融合；二、建立设备正常运行状态监测模型；三、建立设备故障运行状态监测模型；四、建立基于CHMM‑SVM的设备变工况状态监测模型；五、基于D‑S理论的设备运行风险评估输出。本发明基于信息熵对监测设备振动信号和工艺信号进行特征融合，能全面反应设备的运行状态，建立CHMM‑SVM的设备变工况状态监测模型，可分离工艺信号变化与设备自身故障对设备运行状态的影响，基于D‑S理论对单一状态监测模型和设备整体状态监测模型进行运行风险评估，实用性强，使用效果好，便于推广使用。

技术领域

本发明属于风险评估技术领域，具体涉及一种设备变工况运行风险评估方法。

背景技术

风险评估是用来衡量由系统带来或给系统造成损失的可能性和量级，它是通过对导致危险事件发生的因素进行概率估计，从而量化每个危险事件的健康、安全、经济等影响。虽然对于不同的工程领域，风险评估方法千差万别。总的来说，风险评估方法可以分为静态评估和动态评估两种。但是无论采用哪种评估方法，在工程评价中，国内外学者对风险的定义是相同的，即风险具有概率和后果的二重性。对设备的运行状态进行风险评估实际上是一种动态的风险评估方法，因为动态风险评估考虑了时间因素的影响，且能有效提示设备当前运行状态的实时风险，是强化设备管理、提升设备效能的前提和保障。

传统的设备运行状态大多只考虑设备振动信号的监测，振动信号是一个可取的信号。但是现场应用时，设备在使用过程中，存在大量调整设备工艺参数运行的情况，其性能和状态都会随着时间的推移而逐渐劣化并最终导致故障的发生。工艺信号的变化和设备自身故障都会导致设备运行状态的改变，而设备自身故障是导致设备运行风险升高的最主要因素。如何综合工艺信号和振动信号中的信息，以全面评估设备运行状态是实现设备风险评估的基础，对实际设备运行状态的监测具有重要意义。建立设备变工况运行状态监测模型，分离工艺信号变化与设备自身故障对设备运行状态的影响，是准确判断设备运行风险的前提。因此需要一种设备变工况运行风险评估方法，可分离工艺信号的变化和自身故障对设备运行状态的影响，以实现设备在变工况环境下的动态风险运行评估。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种设备变工况运行风险评估方法，其基于信息熵对监测设备振动信号和工艺信号进行特征融合，能全面反应设备的运行状态，建立CHMM-SVM的设备变工况状态监测模型，可分离工艺信号变化与设备自身故障对设备运行状态的影响，基于D-S理论对单一状态监测模型和设备整体状态监测模型进行运行风险评估，实用性强，使用效果好，便于推广使用。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种设备变工况运行风险评估方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤一、设备运行参数的提取与基于信息熵的运行参数特征融合：

步骤101、设备运行参数提取：

步骤1011、提取设备工艺信号运行参数：获取设备工艺信号运行参数的特征值其中，x_j(t_i)表示第j个设备工艺信号运行参数在第i个测试序列中t_i时刻时传感器采集到的取值，w表示测试序列宽度，1≤j≤n，n为不小于1的正整数；

步骤1012、提取设备振动信号运行参数：获取设备振动信号运行参数的特征值其中，x_n+h(t_i)表示第h个设备振动信号运行参数在第i个测试序列中t_i时刻时传感器采集到的取值，1≤h≤m，m为不小于1的正整数；