[发明专利]一种机械系统剩余寿命预测方法及系统

说明书

本发明提供一种机械系统剩余寿命预测方法，机械系统包括多个相同型号规格的设备；其特征在于：包括先将待预测机械系统分成建模用设备和待预测设备，并分别对建模用设备和待预测设备进行数据采集，分别形成训练数据和预测数据；通过训练数据建立系统退化模型，得到拟合参数和健康指示量阈值；将预测数据融合为健康指示量时间序列；根据拟合参数和健康指示量阈值，通过健康指示量时间序列预测剩余寿命。本发明的优点在于：该方法根据设备选择传感器类型，在数据融合、退化建模阶段可使用不同算法或模型，具有较强通用性；预测结果较准确，能有效应用于预测性维护，降低维护成本，提高设备可用性。

技术领域

本发明涉及寿命预测技术领域，具体来说是关于机械系统寿命的预测技术。

背景技术

为保障机械系统的可靠运行，通常的做法是定期保养，这种做法容易导致过频维护和资源浪费。剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测是视情维修(ConditionBased Maintenance,CBM)过程的核心问题,已经成为系统故障预测和健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)领域的研究热点和挑战。根据剩余寿命预测结果,提前采取纠正措施、系统置换，甚至是计划故障，可以提高系统的可用性和可靠性,降低或避免故障造成的重大损失,同时减少维修保障费用,具有重要的研究和实用价值。

申请号为：CN201610067317.6的专利申请，一种齿轮的实时剩余预测方法，属于机械可靠性技术领域，特征是实施步骤如下：1、利用传感器对动力齿轮退化实时监测；2、对齿轮疲劳状态进行特征提取，对齿轮磨损退化性能进行衰退评估；3、建立可变参数的齿轮退化状态空间模型；4、对齿轮退化过程中的突变状态点进行检测；5、根据监测到的突变点信息修正预测模型，重新进行状态评估；6、根据齿轮状态估计及齿轮故障阈值进行齿轮剩余寿命预测。优点是可有效的预测齿轮退化状态及实时剩余寿命的准确度，为齿轮预防性维修提供依据。

申请号为：CN201610502527.3的专利申请，一种离心泵寿命预测方法是应用离心泵特性曲线作为离心泵失效寿命评估指标，通过在离心泵剩余寿命预测监测点设置相应的传感器，绘制出离心泵运行过程中的特性曲线，并根据特性曲线变化趋势，基于ARMA时间序列离心泵剩余寿命预测方法预测出离心泵剩余寿命。本发明以离心泵特性曲线为寿命评价依据，适用于不同工况下运行的离心泵，依据不同的使用要求，建立相应的失效指标，有效预测离心泵剩余使用寿命，最大限度地提高离心泵的利用效率。

依据上述现有技术，可知现有技术存在以下缺点：

1、针对某种特定机械设备，不是通用方法；

2、采集设备状态的传感器种类少，只有2～3维，不适用于复杂机械系统。

发明内容

本发明要解决的技术问题是之一是缺乏针对不同型号规格机械设备的预测方法，问题之二是缺少针对不同型号规格机械设备的预测系统。

本发明通过以下技术方案来解决上述技术问题之一：

一种机械系统剩余寿命预测方法，机械系统包括多个相同型号规格的设备；包括

先将待预测机械系统分成建模用设备和待预测设备，并分别对建模用设备和待预测设备进行数据采集，分别形成训练数据和预测数据；

通过训练数据建立系统退化模型，得到拟合参数和健康指示量阈值；

将预测数据融合得到健康指示量时间序列；

根据拟合参数和健康指示量阈值，通过健康指示量时间序列预测剩余寿命。

优选的，还包括验证环节，选择与待预测机械系统相同型号规格的测试用设备，已知测试用设备的实际寿命；对测试用设备进行数据采集得到测试数据；利用测试数据验证系统退化模型的精度。