[发明专利]一种车载健康管理系统仿真论证系统及方法

权利要求书

1.一种车载健康管理系统仿真论证系统，其特征在于，包括PHM模块和车辆模型，所述PHM模块至少包括：大数据管理模块和健康管理模型训练模块，大数据管理模块被配置为获取多个实际车辆的实际设备的时间序列数据，对其进行平滑处理获得平滑后的时间序列数据；健康管理模型训练模块被配置为对平滑后的时间序列数据进行处理生成第一二进制序列并根据第一二进制序列对健康管理模型进行训练；车辆模型至少包括由数学特性仿真的组成各分系统的设备模型和用于仿真组成各分系统的设备模型的健康状态的模拟模型，其中，模拟模型被配置为将输入的仿真测量值转换的第二二进制序列，利用已训练的健康管理模型根据第二二进制序列仿真车辆模型的各组成分系统的设备的健康状态。

2.根据权利要求1所述的车载健康管理系统仿真论证系统，其特征在于，大数据管理模块，至少包括判断模块和数据处理模块，其中，判断模块判断获取的测量设备参数的时间序列数据的差分序列是否趋近于零，如差分序列是否趋近于零，则数据处理模块用下式对数据进行平滑处理：

式中，是t+1时刻的预测值，x_t即t时刻的测量值，为t时刻的预测值，α表示平滑系数，取值范围为在[-1，1]之间；

如差分序列为正负常数序列，采用下述两式进行平滑预测：

其中，x_t+1、x_t和x_t-1表示在t+1、t和t-1时刻设备参数测量数据，表示在t+1、t时刻设备参数的趋势估计值，γ₁和γ₂表示平滑系数，它们的取值范围为(0，1]。

3.根据权利要求2所述的基于车载健康管理系统仿真论证系统，其特征在于，健康管理模型包括寿命预测模型、功能退化模型和故障诊断模型。

4.根据权利要求3所述的车载健康管理系统仿真论证系统，其特征在于，寿命预测模型包括输入层、编码层、输出层和模型优化层，其中，输入层输入通过大数据管理模块获取的实际车辆值各子系统的设备时间序列数据的二进制序列X＝[x₁,…x_i,…x_n]，；

编码层第z_m个神经元与输入层输入的二进制序列用下函数关系表示：

z_m＝f_en(X,W)

式中W为编码层的网络参数；

输出层输出的目标量由下式表示：

y＝[y₁,…y_j,…y_K]∈{0,1}^K

式中，r为剩余寿命；r_u为子系统工作寿命，c时间间隔；

输出层输出的目标量估计值与编码层的神经元向量的关系为：

式中，Z＝[z₁,…z_m,…z_M]，W_c和b_c为从编码层匹配到输出层目标估计值的参数；M为编码层中每层的神经元数量；

模型优化层通过进行反复学习以使损失函数最小以进一步确定最优的函数f_en和σ，所述损失函数为：

5.根据权利要求4所述的车载健康管理系统仿真论证系统，其特征在于，寿命预测模拟模型根据下式确定组成子系统各设备的剩余寿命

式中T为设备已工作时间。

6.一种车载健康管理系统仿真论证方法，包括如下步骤：

数据获取步骤，该步骤中利用大数据管理模块获取多个实际车辆的各子系统实际设备的时间序列数据，并对时间序列数据进行平滑处理形成平滑后的时间序列数据；

健康管理模型训练步骤，该步骤中将平滑后的时间序列数据转换为第一二进制序列并根据第一二进制序列对健康管理模型进行训练；

车辆模型建模步骤，该步骤中由数学特性仿真组成车辆各分系统的设备模型，以及

健康状态模拟步骤，该步骤中，将输入的仿真测量值为转换为第二二进制序列，利用已训练的健康管理模型根据第二二进制序列仿真车辆模型的组成各分系统的设备的健康状态。