[发明专利]受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法，具体包括如下内容：健康管理行为到达过程的数学化描述及健康管理行为影响下的随机退化建模；求解上述随机过程的首达时间概率分布及预测的剩余寿命分布；模型未知参数估计及剩余寿命预测结果的更新；根据健康管理行为影响，旋转机械的随机退化过程可通过如下随机过程刻画：其中为复合Poisson过程，刻画外界健康管理行为到达的频率。本发明综合运用设备运行过程中的性能监测数据和运行信息，通过健康管理行为影响下设备的性能退化建模及剩余寿命预测方法，定量地揭示健康管理行为对剩余寿命预测结果的影响，具有研究问题层面的创新性。

技术领域

本发明涉及机械设备寿命运算领域，特别涉及一种受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法。

背景技术

随着石化产业规模的大规模发展，石化行业大机组中的旋转机械设备，日益趋向大型化、精密化、高速化和自动化方向发展，其组成和结构越来越复杂。这些发展一方面提高了生产效率、降低了生产成本，另一方面对机械的设计、制造、安装、使用、维修和可靠运行提出了更高、更严格的要求。一个微小的故障，可能会造成设备的性能发生退化、劣化甚至失效，影响到整个系统运行的稳定性和安全性，严重地还会造成一些灾难性事故。

剩余寿命是指设备从当前时刻到失效时刻的有效时间间隔。对于剩余寿命预测方法的研究，国内外学者近十年给予了广泛的关注。

在实际中，出于安全性方面的考虑，都会定期或不定期的对关键设备进行保养、小修、大修等健康管理行为，这些行为势必会提升设备的性能，进而对其退化过程产生一定的影响，对于石化装备中的旋转机械更是如此，适时的健康管理行为必不可少。在预测剩余寿命时应考虑其健康管理行为(如校正、润滑、小修等)的影响，因为这些行为会使设备的剩余寿命有相应的改变。现有基于退化建模的剩余寿命预测研究均未考虑维修活动的影响，而只是考虑设备在一个更新周期内的退化数据，并在此假定下实现了激光发生器和惯性平台的剩余寿命预测。可见，现有的退化建模和剩余寿命预测问题均建立在设备退化过程为渐进的、緩变的和不受健康管理行为影响的情况下，且一般假定设备被维护后，其性能退化将重新开始。鉴于此，研究受健康管理行为影响的旋转机械退化建模及剩余寿命预测问题具有重要的理论意义和实际应用价值。

因此，发明一种受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法来解决上述问题很有必要。

发明内容

本发明的目的在于提供一种受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法，通过综合运用设备运行过程中的性能监测数据和运行信息，通过健康管理行为影响下设备的性能退化建模及剩余寿命预测方法，定量地揭示健康管理行为对剩余寿命预测结果的影响，具有研究问题层面的创新性，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种受健康管理行为影响下的旋转机械的剩余寿命预测方法，,具体包括如下内容：健康管理行为到达过程的数学化描述及健康管理行为影响下的随机退化建模；求解上述随机过程的首达时间概率分布及预测的剩余寿命分布；模型未知参数估计及剩余寿命预测结果的更新；

根据健康管理行为影响，旋转机械的随机退化过程可通过如下随机过程刻画：

其中为复合Poisson过程，刻画外界健康管理行为到达的频率，{Λ_k，k≥1}为独立同分布的随机变量，刻画每次健康管理行为对设备退化状态的随机影响；

对于以上随机退化过程，退化模型中未知参数的估计包括两部分：复合Poisson过程的参数，表示为Ξ₁；其他参数，表示为Ξ₂；假定观测得到的健康管理行为到达时间的数据为和维修强度数据为基于此，可通过极大似估计的方法得出参数Ξ₂的估计可通过期望最大化算法给出，此时，完全数据似然函数为：