[发明专利]一种复杂设备的维修决策系统及方法和应用

权利要求书

1.一种复杂设备的维修决策方法，其特征在于，针对的维修决策系统包含：系统级PHM、子系统级PHM和模块级PHM，其中，所述系统级PHM、子系统级PHM分别为所述子系统级PHM、模块级PHM的上层系统，所述子系统级PHM和模块级PHM均为所述系统级PHM的低层系统，所述模块级PHM包含若干传感器和机内自检装置，该维修决策方法包含：

(S100)构建健康状态修正函数：基于传统健康状态评估中得到的设备健康状态，衡量退化失效对设备发生故障的影响，得到健康状态修正函数H为：

H＝[(1-p₁)h₁,(1-p₂)h₂,…,(1-p_n)h_n] (1)

式(1)中，p_i代表每个低层系统的故障率，i＝1,2,……,n；h_i代表每个低层系统的健康状态，i＝1,2,……,n，n为所述子系统级PHM中各子系统的数量或模块级PHM中传感器的数量；

(S200)获得设备故障中若干维度数据的相关程度：用系统级PHM工作时的输出变化，计算各子系统级PHM之间的相关程度C，采用皮尔森相关系数反映两个故障变量之间线性相关程度的统计量，其表达式为：

式(2)中，C′表示两种一维故障数据相关系数，描述两个故障变量间线性相关强弱的程度，其绝对值越大表明相关性越强；D为样本量；X_i和Y_i分别表示设备两个故障变量的观测值；和分别表示X_i和Y_i两个故障变量的均值；

两种故障若干维度相关程度的平均值，为：

式(3)中，C表示两种故障相关程度，k为故障数据的维度；

(S300)用系统级PHM工作时的输出变化，采用灰色关联分析衡量各子系统间重要程度，计算子系统级PHM中各子系统的重要程度I，I＝[I₁,I₂,…,I_n]，I_i为第i个子系统对基准指标的重要程度，i＝1,2,……,n；

(S400)构建基于SR维修决策模型，为：

单层或第i级低层系统的系统风险度SR′_i为：

式(8)中，n为所述子系统级PHM中各子系统的数量；SR′_i为第i层系统风险度，当i＝1时，SR′₁为模块级PHM系统，当i＝2时，SR′₂为子系统级PHM系统；C_ij为第i子系统与第j子系统的相关程度；I_i为第i子系统的重要程度，且

当维修决策系统存在两级以上时，计算低层系统的系统风险度，向上层系统逐级上传，获得复杂设备的系统风险度SR为：

式(9)中，SR′_i为第i级低层系统或单层系统的系统风险度；

(S500)根据计算得到的复杂设备的系统风险度SR与设备健康状态和维修决策对应，进行维修决策。

2.根据权利要求1所述的复杂设备的维修决策方法，其特征在于，在步骤(S300)中，所述I_i为：

式(7)中，r_i为第i个子系统对基准指标的灰色加权关联度。

3.根据权利要求2所述的复杂设备的维修决策方法，其特征在于，所述r_i为：

式(6)中，w_i表示子系统i状态的权重，ξ_i(k)表示子系统x_i的子系统状态在第k指标上的关联系数。

4.根据权利要求3所述的复杂设备的维修决策方法，其特征在于，所述w_i为：

式(4)中，p_ij表示第i个子系统在第j个状态下的故障发生概率。