[发明专利]基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法

权利要求书

1.基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：采集观测数据

采用传感器网络模型采集观测数据，先进行Sink节点和传感节点几何空间放置最小化网格设计，接着通过传感节点完成电压、电流和频率等观测值的获取，再通过Sink节点完成数据汇聚和预处理，并送入数据处理终端进行计算、分析和决策；

步骤二：构建参数集数据矩阵

根据步骤一，根据采集到的观测数据参数构件被观测对象的参数集数据矩阵，矩阵中影响性能退化的变量参数为电气部件的电气参数和机械部件的机械参数；

步骤三：确定测量变量与反映变量价值权重

根据步骤二，先根据大量数据统计得到被观测对象失效率和重要度，再以被观测对象的失效率和重要度为基础，运用系统工程关联矩阵法得到系统部组件的变量与反映变量价值权重；

步骤四：确定模型特征域

先将被观测对象在振动应力、热应力和电应力作用下运行，并通过额定和非额定载荷交替作用，接着在幅值、时间、频率内分析与处理反映被观测对象状态的电压、电流和频率的观测值；

步骤五：性能退化分析模型计算

根据步骤四，先通过逻辑回归模型的可解释性处理观测参数值的冗余，再建立建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型对连续性变量作归一化处理，以消除退化变量对反映变量的权重过大而导致的估计失真，接着用迭代公式对观测参数值进行迭代计算，然后运用马氏距离MD值测度方法进行性能状态空间划分，待测样本与健康样本之间距离值越小，则对应的状态越健康，反之距离值越大，健康状态越差，也就愈接近于失效空间状态；

步骤六：评估并确定健康状态

根据被观测对象性能参数的范围值确定性能退化分析模型的状态空间类型，被观测对象性能参数在正常范围内则模型空间状态健康，被观测对象出现质量缺陷则模型空间状态正常，被观测对象接近性能直边阀值则模型空间状态劣化，被观测对象性能参数超过阀值则模型空间状态时效，再根据性能退化分析模型的状态空间类型评估被观测对象的性能退化规律。

2.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤一中，传感器网络最小覆盖的传感节点数量为

式中N_S为最小传感节点数量，r为传感节点通信半径，L为传感器网络监测区域的长度，W为传感器网络监测区域的宽度。

3.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤二中，电气部件失效载荷主要为电载荷、热载荷和振动应力载荷，退化主要表现为电压、电流和频率参数集的动态异常，机械部件失效载荷主要为振动应力载荷，退化主要表现为时域和频域特性参数集异常。机械部分主要涉及恒装、发电机和起动机，电气部分主要涉及整流部件、调压部件、自监测部件和保护部。

4.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤四中，时间域内特征提取采用方差、有效值、峰-峰值为主要特征值，脉冲因数、波形因数、峰值因数则表征观测值在时间域下的基本信号特征，用于辅助进行退化趋势分析，频率域内特征提取采用倍频分频法提取特征频段上的特征量值，特征量大小和比例关系阐明观测值的频域特征幅值谱和功率谱，反映相应非线性机载电源系统部组件退化程度。

5.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，处理观测参数值冗余的公式为

logic(y)＝ln P_i/1-P_i＝α+βx_i

式中P(y_i＝1|x_i)为性能退化时间域内失效事件发生的条件概率，x_i为失效征兆。

6.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型的公式为

式中x_i为退化变量，y_i为反映变量。

7.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，迭代公式为

b_k+1＝b_k-J^-1(b_k)f(b_k)，其中b₀＝(β₀，β₁，…β_m)^T，当|b_k+1-b_k|≤ε，迭代停止，b_k+1即为β₁，β₂，...，β_m。