[发明专利]一种用于设备性能评估的多级层叠CMAC模型

说明书

一种用于设备性能评估的多级层叠CMAC模型，包括多级子系统和多级层叠CMAC，所述多级子系统包含n个下级子系统，分别为子系统1、子系统2～子系统N；所述多级层叠CMAC与多级子系统一一对应；所述一个子系统对应一个CMAC，形成一个多级层叠CMAC模型；采用该模型可以解决复杂设备的性能评估问题，使复杂设备的性能评估变得简便可行；采用多级层叠结构，能够层层评估，层层追溯，可以通过查看其下级各个CMAC的输出，迅速判断发生性能退化的子系统或原因；利用分级结构建立多级层叠CMAC模型，每个CMAC对应一个子系统，可以减少每个CMAC的输入，使每个CMAC的输入特征量在3‑5个左右，避免了CMAC在输入量过多导致的存储问题，大大增强了CMAC在设备性能评估中的实用性。

技术领域

本发明涉及设备智能维护领域，尤其是一种用于设备性能评估的多级层叠CMAC模型。

背景技术

随着信号处理方法及人工智能理论的发展，以预测和预防为主的设备智能维护技术正逐渐取代传统的故障后维修的维护方式，成为设备维护的发展趋势，在信号处理方法中会用到CMAC，所谓CMAC即为小脑模型节点控制器，CMAC广法应用在设备性能评估中，但CMAC在应用时存在一个问题，如果CMAC的输入变量太多，而且每个变量的量化范围比较大时，所需的权值存储的物理空间就比较大，这就限制了CMAC的应用。一般CMAC的输入在3-5之间比较合适。如果反应设备性能的参数太多，可以采用特征提取的一些方法，将输入降维，例如主成分分析，但降维必然以损失部分信息为代价。因此对于需要监测的是结构复杂、零部件繁多的设备，一个单一的CMAC模型难以准确有效地评估其性能情况。

本发明就是为了解决以上问题而进行的改进。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是提供一种与设备在结构上的多层分级模型一一对应，可实现复杂设备的各子系统及整体的性能评估，为复杂设备的性能评估提供一种有效方法的用于设备性能评估的多级层叠CMAC模型。

本发明为解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种用于设备性能评估的多级层叠CMAC模型，包括多级子系统和多级层叠CMAC，所述多级子系统包含n个下级子系统，分别为子系统1、子系统2～子系统N；

所述多级层叠CMAC与多级子系统一一对应；

所述一个子系统对应一个CMAC，形成一个多级层叠CMAC模型；

进一步的，所述多级子系统下的每个子系统还可包含m个；

所述子系统1下的下级子系统分别为特征11～特征1m；

所述子系统2下的下级子系统包含子系统21和子系统22，所述子系统21下包含q个子系统，子系统22下包含p个子系统；

所述子系统N下的子系统包含特征N1～特征Nm；

更进一步的，所述子系统21的下级子系统分别为特征211～特征21q；

所述子系统22的下级子系统分别为特征221～特征22p；

所述多级子系统是将设备或者系统按照结构关系划分的；

所述多级子系统是将设备或者系统按照功能关系划分的；

所述与最底层每个子系统对应的CMAC的输入为一特征量，所述该特征量为能反映该子系统的性能状况；