[发明专利]一种基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法及系统，解决了现有船舶剩余寿命预测方法可靠性较低且预测精度差的问题。本发明的方法包括：采集船舶传感器测量样本的系统输出信号向量，确定系统初始状态和初始参数，并根据所述系统初始状态和所述初始参数计算系统状态；根据所述系统输出信号向量和所述系统状态，计算采样时刻及每一过去采样时刻的状态最佳估计值；根据所述采样时刻及每一过去采样时刻的状态最佳估计值，估计每一未来采样时刻状态值；将所述每一未来采样时刻状态值与阈值进行比较，以预测船舶剩余寿命。

技术领域

本发明涉及船舶寿命预测技术领域，尤其涉及一种基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法。

背景技术

近年来，随着电子、信息等技术的高速发展，剩余使用寿命预测作为设备维护策略制定的依据，是预测与健康管理的重要环节之一。准确地预测剩余使用寿命能够为设备维护策略的制定提供全面、精准、有效的信息，避免设备失效、减少由于失效带来的损失，为设备安全可靠运行提供保障。

船舶工业存在有多个独立不相关传感器的动态系统，此类系统中有隐含的性能退化过程，而对船舶剩余寿命预测过程中缺少隐含的性能退化过程，造成寿命预测误差较大，可靠性较低且预测精度差。因此，现有技术中缺乏一种的基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法及系统。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法，用以解决现有船舶剩余寿命预测方法可靠性较低且预测精度差的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种基于多源信息的船舶剩余寿命预测方法，包括：

采集船舶传感器测量样本的系统输出信号向量，确定系统初始状态和初始参数；

根据所述系统输出信号向量、系统初始状态和初始参数，计算采样时刻及每一过去采样时刻的状态最佳估计值；

根据所述采样时刻及每一过去采样时刻的状态最佳估计值，估计每一未来采样时刻状态值；

将所述每一未来采样时刻状态值与阈值进行比较，以预测船舶剩余寿命。

进一步地，所述系统状态为x_k，x_k是k采样时刻的系统状态值，x₀为系统初始状态，为初始参数，为k采样时刻的计算参数；

根据所述系统状态和所述系统输出信号向量，得到系统线性方程与观测方程表达式：

x_k+1＝x_k+η_kτ_k+∈_k (1)

y_k＝a_k+h_kx_k+ω_k (2)

其中，公式(1)为性能线性退化的系统线性方程，公式(2)为观测方程；x_k+1为k+1采样时刻系统状态预测值，y_k为k采样时刻的系统输出信号向量，t≥k≥0，t为当前时刻；

为k采样时刻的计算参数，包括：η_k为线性退化过程漂移速度，τ_k为采样间隔，∈_k为噪声，a_k为传感器零漂，h_k为系统自身参数，ω_k为测量噪声。

进一步地，所述计算采样时刻及每一过去采样时刻的状态最佳估计值，包括：

步骤一，根据k-1采样时刻测量样本的状态最佳估计值和k采样时刻系统输出信号向量，计算k采样时刻的系统状态估计值，其中，t≥k≥0，t为当前时刻；