[发明专利]一种电驱动总成机械部件寿命预测方法及装置

说明书

本发明公开了一种电驱动总成机械部件寿命预测方法及装置，通过采集电驱动总成机械部件的历史数据和当前特征参数数据，完成筛选模型和寿命预测模型建模，根据特征参数数据和筛选模型，判断机械部件是否处于失效状态，如果已经失效则及时发出报警信息，提醒工作人员维修更换，如果为非失效状态，则通过寿命预测模型精确预测该机械部件的剩余寿命，对临近失效机械部件实现及时的监控检测，提高工作效率，降低机械部件故障延误时间。

技术领域

本发明涉及机械故障预测技术领域，更具体的说是涉及一种电驱动总成机械部件寿命预测方法及装置。

背景技术

目前，随着技术的发展，机械工业生产得到普遍应用和长足发展，替代大部分劳动力，提高了生产效率，但是同时长时间的电力驱动机械生产，使得机械部件会发生磨损老化等问题，机械部件具有一定的使用寿命，如果不及时检修机械部件，当生产仪器发生故障，进行停产维修更换会影响生产效率，当前最普遍的办法是进行人工巡检，工作人员在生产期间进行不停的巡检，以便能及时发现故障和维修，仅依靠人工经验进行判断机械部件是否出现问题，容易判断失误，并且通常只有发生故障后才能发现，因此不能实现及时更换维修机械部件。

因此，如何实现机械部件的寿命预测，以便及时维修更换是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种电驱动总成机械部件寿命预测方法及装置，通过采集电驱动总成机械部件的历史数据和当前特征参数数据，完成筛选模型和寿命预测模型建模，根据特征参数数据和筛选模型，判断机械部件是否处于失效状态，如果已经失效则及时发出报警信息，提醒工作人员维修更换，如果为非失效状态，则通过寿命预测模型精确预测该机械部件的剩余寿命，对临近失效机械部件实现及时的监控检测，提高工作效率，降低机械部件故障延误时间。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种电驱动总成机械部件寿命预测方法，包括：

步骤1：采集机械部件历史数据和运行所述机械部件的特征参数，分别建立建模数据库和待预测数据库；

步骤2：根据所述建模数据库建立筛选模型，以及采用支持向量机建立寿命预测模型；

步骤3：将所述待预测数据库中的待预测数据输入至所述筛选模型，对所述机械部件进行寿命范围预测，根据预测的所述寿命范围结果和设定筛选阈值将所述机械部件分为失效部件和非失效部件，筛选出所述非失效部件对应的所述特征参数建立待预测寿命数据库；

步骤4：将所述待预测寿命数据库中的所述特征参数输入至所述寿命预测模型，输出显示每个所述非失效部件对应的预测剩余寿命。

优选的，所述步骤2中采用第二代小波支持向量机构建所述寿命预测模型；

步骤21：利用基于支持向量机核函数条件和提升框架的第二代小波变换理论构造基于故障信号特征的第二代小波核函数，定义如下：

其中，K表示核函数；d表示维数；m=1,2，…N，N为数据长度；表示低通滤波器；表示尺度函数；j表示尺度；

步骤22：利用所述第二代小波核函数进行对偶优化

其中，C为惩罚因子，是Lagrange乘子；

步骤23：求解出步骤22中系数、得到如下对未来样本的第二代小波支持向量机预测决策函数：

式中b为偏置。