[发明专利]基于关联规则的性能退化特征参数提取方法、系统、介质及设备

权利要求书

1.一种基于关联规则的性能退化特征参数提取方法，其特征在于，包括：

步骤1：根据FMEA分析结果，列出产品的故障模式清单；

步骤2：根据产品状态监测实际情况，列出产品的状态监测参数清单；

步骤3：采集产品故障历史数据，形成故障数据库，所述故障数据库中包含每次故障对应的故障模式数据项和超过预警值的状态监测参数数据项；

步骤4：计算每个状态监测参数与故障模式对应的关联规则的支持度support和置信度confidence；

步骤5：获取支持度和置信度的最小阈值，根据阈值提取性能退化特征参数，并获得对应的故障模式；当某一状态监测参数与故障模式之间的关联规则的支持度和置信度大于规定阈值，则提取该状态监测参数为关键性能退化特征参数，并得到其对应的故障模式；

状态监测参数与故障模式对应的关联规则的支持度计算公式为：

其中：number(A∩B)为数据集中A和B都出现次数；number(D)为故障数据库D的总故障次数；X为状态监测参数A超出预警值，Y为发生故障模式B，关联规则X→Y表示状态监测参数A与故障模式B之间的关联程度；

状态监测参数与故障模式对应的关联规则的置信度计算公式为：

其中：number(A)为数据集中A出现次数；

当状态监测参数与故障模式之间的关联规则的支持度和置信度大于预设阈值时，则判定该参数与故障模式之间存在关联关系，满足如下公式：

其中：S_min，C_min分别为支持度和置信度的最小阈值。

2.一种基于关联规则的性能退化特征参数提取系统，其特征在于，包括：

模块M1：根据FMEA分析结果，列出产品的故障模式清单；

模块M2：根据产品状态监测实际情况，列出产品的状态监测参数清单；

模块M3：采集产品故障历史数据，形成故障数据库，所述故障数据库中包含每次故障对应的故障模式数据项和超过预警值的状态监测参数数据项；

模块M4：计算每个状态监测参数与故障模式对应的关联规则的支持度support和置信度confidence；

模块M5：获取支持度和置信度的最小阈值，根据阈值提取性能退化特征参数，并获得对应的故障模式；当某一状态监测参数与故障模式之间的关联规则的支持度和置信度大于规定阈值，则提取该状态监测参数为关键性能退化特征参数，并得到其对应的故障模式；

状态监测参数与故障模式对应的关联规则的支持度计算公式为：

其中：number(A∩B)为数据集中A和B都出现次数；number(D)为故障数据库D的总故障次数；X为状态监测参数A超出预警值，Y为发生故障模式B，关联规则X→Y表示状态监测参数A与故障模式B之间的关联程度；

状态监测参数与故障模式对应的关联规则的置信度计算公式为：

其中：number(A)为数据集中A出现次数；

当状态监测参数与故障模式之间的关联规则的支持度和置信度大于预设阈值时，则判定该参数与故障模式之间存在关联关系，满足如下公式：

其中：S_min，C_min分别为支持度和置信度的最小阈值。

3.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的方法的步骤。

4.一种基于关联规则的性能退化特征参数提取设备，其特征在于，包括：控制器；所述控制器包括权利要求3所述的存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1所述的基于关联规则的性能退化特征参数提取方法的步骤；或者，所述控制器包括权利要求2所述的基于关联规则的性能退化特征参数提取系统。