[发明专利]一种产品剩余寿命预测方法、装置和系统

说明书

本发明公开一种产品剩余寿命预测方法、装置和系统。本发明的方法包括：构建产品的衰退过程模型；利用产品运行过程中当前状态监测时刻及当前状态检测时刻之前的多个状态检测时刻对应的状态监测数据，分别获得衰退速率参数和截距参数的后验分布情况；根据后验分布情况更新衰退速率参数和截距参数，并获得产品在未来时刻的预测状态；根据产品在未来时刻的预测状态和产品的状态阈值，获得处于未来时刻至当前状态监测时刻之间每个状态监测时刻产品的未失效概率，并根据产品的未失效概率获得所述产品的剩余寿命。本发明的技术方案在过程噪声较高和较低的场景下，都能获得可靠地剩余寿命估计结果，为后续维修时间规划提供可靠的指导。

技术领域

本发明涉及产品维修技术领域，尤其涉及一种产品剩余寿命预测方法、装置和系统。

背景技术

对于制造型企业，生产总成本的很大一部分是用于设备维修。对于核电企业等安全敏感型企业，是否能有效地发现设备隐患并适时加以维修更是企业的头等大事。近年来，随着传感器技术的发展，基于状态监测的维修(Condition based maintenance，CBM)与预测维修(Predictive Maintenance，PdM)策略逐步得到人们的关注与研究。对于大部分设备而言，其失效总是伴有一段时间的特征指标的变化。如果能对这些特征指标加以监测，并在允许设备继续运行的风险与立即开展维修的成本之间做出合理的平衡，就能大幅提升维修策略的有效性。要制定高效的CBM或PdM策略，前提是能对设备的剩余寿命做出合理的估计。因此，产品剩余寿命预测已经成为可靠性工程领域的重要命题。

在各类剩余寿命预测模型中，随机线性衰退模型是一类常用的模型，典型应用对象包括轴承衰退过程中的振幅值、激光设备衰退过程中的功率值、钻头使用过程中推力等。为了高效利用产品衰退过程中的状态监测数据，现有技术通常采用贝叶斯模型参数更新方法估计产品剩余寿命，由于该方法采用更新后的模型估计产品剩余寿命，能够取得较为准确的剩余寿命估计，因此贝叶斯模型参数更新方法得到的较广泛的应用。然而，该方法给出的剩余寿命估计的方法仅是一种近似估计，这种近似对于过程噪声较低的线性衰退过程是合适的，但对于过程噪声较高的线性衰退过程将可能给出过大的剩余寿命估计，进而误导后续的维修时间规划。

发明内容

本发明提供了一种产品剩余寿命预测方法、装置和系统，以至少部分解决上述问题。

第一方面，本发明提供了一种产品剩余寿命预测方法，包括：构建产品的衰退过程模型，所述衰退过程模型为随机线性衰退模型，包括衰退速率参数和截距参数；利用所述产品运行过程中当前状态监测时刻对应的状态监测数据以及当前状态检测时刻之前的多个状态检测时刻对应的状态监测数据，分别获得所述衰退速率参数和所述截距参数的后验分布情况；根据所述衰退速率参数和所述截距参数的后验分布情况更新所述随机线性衰退模型中所述衰退速率参数和截距参数，并利用更新后的所述随机线性衰退模型获得所述产品在未来时刻的预测状态；根据所述产品在未来时刻的预测状态和所述产品的状态阈值，获得处于所述未来时刻至所述当前状态监测时刻之间每个状态监测时刻所述产品的未失效概率，并根据所述产品的未失效概率获得所述产品的剩余寿命。

在一些实施例中，根据所述产品的未失效概率获得所述产品的剩余寿命，包括：根据处于所述未来时刻至所述当前状态监测时刻之间每个状态监测时刻所述产品的未失效概率之间的乘积，获得所述产品的剩余寿命的条件累计概率函数；根据所述条件累计概率函数，获得所述产品的剩余寿命估计值。