[发明专利]一种基于产品健康监测时间序列数据的产品健康判断方法

说明书

本发明提供了一种基于产品健康监测时间序列数据的产品健康判断方法，能够对响应时间很短(1ms)的时间序列数据进行处理，获得固体火箭发动机不同状态下数据之间的差异，实现产品健康判断。通过对技术状态相同的两个产品或同一产品的不同时刻用相同的测试方法在相同位置进行测量，获得两组时间序列数据，对数据进行处理，获得分布密度函数f₁和f₂。计算两个分布密度函数之间的距离，定义两个分布密度函数之间的距离，如果距离值小，则证明两种曲线比较接近，可以认为两者没有差异或者差异较小，如果距离值大，则证明两种曲线差异较大，从而判断至少其中一个处于不健康状态，进而识别其故障发生的可能性。

技术领域

本发明属于时间序列数据处理技术领域，具体涉及一种基于产品健康监测时间序列数据的产品健康判断方法。

背景技术

随着我国火箭军、空军、海军等诸兵种大量固体导弹服役，作为固体导弹的核心部件——固体发动机的寿命预估和可靠性评判问题已经被提到日程上来，因为导弹的可靠性和寿命实际上与发动机的可靠性和寿命有直接的关系。使用者通常期望能够准确预估发动机寿命，及时评判贮存期内的发动机是否存在缺陷隐患。如果预估的寿命过短，在未达到实际贮存寿命而提前退役，将给国家造成大量的经济损失；如果不能有效识别出服役期内发动机的质量问题，不能有效识别出已经超期服役的发动机，则增大了发动机在贮存和使用过程中的不安全性,极有可能导致发射失败，甚至发生灾难性事故，严重影响导弹武器系统的战斗力。

因此，对固体火箭发动机的健康监测是十分必要的，通过超声导波对固体火箭发动机进行健康监测是一种非常好的监测技术。超声导波是应力波的一种，使用导波检测不仅具有波信息检测方法的一系列优点，而且具有探测距离远、检测效率高、速度快等特点。其不受周围环境低频振动的影响，适用的类型也比较多，对多层粘接结构(如固体火箭发动机：包含金属/复合材料壳体、绝热层、药柱结构等)中常见的如脱粘、分层以及裂纹等缺陷都能产生比较强的响应。

通过超声导波对固体发动机进行产品健康判断时，需要先获得信号随时间的变化数据(即时间序列数据)，然后对获得的时间序列数据进行处理进而判断产品是否健康。但是现有的时间序列数据处理主要是通过傅立叶分析、小波分析等方法转换为频域进行特征分析，只能适用于响应时间比较长的时间序列数据，超声导波监测方式获得的时间序列数据的响应时间很短(1ms)，利用现有的时间序列数据处理无法激活产品固有频率的响应，因而无法获得有效频域信息，进而不能有效的判断产品是否健康。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种基于产品健康监测时间序列数据的产品健康判断方法，能够对响应时间很短(1ms)的时间序列数据进行处理，获得固体火箭发动机不同状态下数据之间的差异，实现产品健康判断。

为实现上述目的，本发明的基于产品健康监测时间序列数据的产品健康判断方法，包括如下步骤：

通过对技术状态相同的两个产品或同一产品的不同时刻用相同的测试方法在相同位置进行测量，获得两组原始时间序列数据；

获取两组原始时间序列数据的分布密度函数f₁和f₂；

计算两个分布密度函数之间的距离；

比较距离值与临界值的大小，如果距离值比临界值小，则认为产品为健康状态；如果距离值比临界值大，则认为产品为不健康状态。

其中，所述产品是固体火箭发动机。

其中，获得两组原始时间序列数据的分布密度函数f₁和f₂的具体方式为：

对原始时间序列数据先进行零漂更正处理；计算零漂更正处理后的数据的包络线，然后对包络线进行归一化处理，得到分布密度函数。

其中，所述两个分布密度函数之间的距离为：