[发明专利]一种基于连续Weiner过程损伤的设备剩余寿命评估方法有效

专利信息
申请号: 202110250611.1 申请日: 2021-03-08
公开(公告)号: CN112966441B 公开(公告)日: 2022-04-29
发明(设计)人: 王瑞奇;徐廷学;顾钧元;李海君 申请(专利权)人: 中国人民解放军海军航空大学
主分类号: G06F30/27 分类号: G06F30/27;G06N3/04;G06F119/04
代理公司: 北京博识智信专利代理事务所(普通合伙) 16067 代理人: 汤敏妮
地址: 264001 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 连续 weiner 过程 损伤 设备 剩余 寿命 评估 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于连续Weiner过程损伤的设备剩余寿命评估方法。该方法主要实现了将设备连续监测数据转化为性能退化指标,针对退化物理过程存在波动的情况,基于连续Wiener过程损伤累积模型评估设备各时期可靠性指标,通过过长短期记忆网络训练,将连续运行的设备全寿命监测数据转化为单一的性能退化指标,然后通过贝叶斯信息融合,将可靠性指标与性能指标融合得到设备的剩余寿命预测结果。由于设备退化早期性能退化指标变化并不明显,而晚期性能退化指标变化剧烈。因此本发明采用连续Wiener过程损伤累积与网络训练相结合的方法能大大减少设备剩余寿命预测的偏差。

技术领域

本发明涉及一种基于连续Wiener过程损伤累积模型与长短期记忆网络的设备剩余寿命评估方法,属于设备可靠性评估与故障预测领域。

背景技术

目前,大部分可靠性分析采用的是传统的可靠性理论,传统的可靠性分析技术是以失效时间作为统计分析对象的,其做法是通过大量试验得到产品或其部件的失效数据,然后使用统计方法,选择最合适的统计分析模型,最后通过系统可靠性结构模型和部件寿命分布模型,得到产品的可靠性。然而,一般情况下,随着产品的使用时间增加,表征产品性能的特征参数会出现退化情况,性能退化现象是自然而大量存在的,并且由于不同设备使用条件和运行历史的不同,运行同样时间后,其性能退化情况也存在不同,因此,会出现有些设备寿命较短,有些设备寿命较长的现象。而传统的可靠性分析方法,仅考虑了“时间”这一个变量,缺乏对设备运行条件、环境、当前状态等细节信息的考虑。这种可靠性评估方法,造成对于长期运行后的设备可靠性评估存在较大误差,将状态仍然良好的设备,归为报废设备,仅仅是因为使用次数临近或超过设计可靠性极限值;或者将性能已经出现明显退化的设备,仍然评估为满足可靠性要求。当前,一些研究中借助长短期记忆网络(LSTM)具有捕捉序列数据变化趋势特征的能力,将其用于设备的剩余寿命预测当中,对于存在明显性能退化的设备,其预测结果较为准确。然而,对于设备退化早期,由于设备性能退化并不明显,且存在着随机性的波动,因此,预测结果并不准确,误差较大。另一方面,对于连续损伤累积下的退化失效问题,考虑产品实际退化过程与增长规律存在一定的差异,一般来说,随着时间的增长,各产品个体间性能值差距会越来越大,成喇叭口状态。对于这种连续退化过程,可采用基于Weiner过程退化模型在缺乏或没有寿命数据的情况下预测设备的平均故障时间,即可以基于设备退化的早期数据,预测设备的故障时间,但连续Weiner过程损伤模型和传统可靠性分析方法相同,缺乏对设备性能退化情况的具体情况信息,因此在设备性能退化末期,模型误差较大,甚至存在超出模型预测范围的情况。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是:一种基于连续Weiner过程损伤的设备剩余寿命评估方法,以解决上述现有技术中存在的设备剩余寿命评估误差较大的问题。

本发明采取的技术方案为:一种基于连续Weiner过程损伤的设备剩余寿命评估方法,该方法包括以下步骤:

步骤S10:对n台设备进行全全寿命周期监测,并通过滑窗将监测数据分为多个监测批次,并对各设备前两批数据与最后一批数据进行性能退化量的标注;

步骤S20:建立通用的长短期记忆网络(LSTM),将各设备收尾批监测数据及相应的性能退化量标签值,输入长短期记忆网络(LSTM)进行训练;

步骤S30:将所述的训练好的长短期记忆网络LSTM输入所有设备的全寿命监测数据,得到的输出作为设备全寿命周期里的性能退化指标。然后选取可适合一次函数拟合的区间,求解区间中性能退化指标的最大值作为失效阈值;

步骤S40:针对所述的适合一次函数拟合的区间的性能退化指标数据,采用改进最小二乘拟合方法,解算连续Weiner过程的均值和方差参数估计值;

步骤S50:针对所述的连续Weiner过程的均值以及设备性能失效阈值,采用失效概率密度损伤累积算法,得到设备从健康到故障失效的预测时间;

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