[发明专利]一种面向多工况运行条件的装备健康评估方法

说明书

本发明公开了一种面向多工况运行条件的装备健康评估方法，该方法的具体流程包括：筛选工况参数和对衰退敏感的性能参数，对数据进行平滑降噪处理；通过聚类方法对装备的运行工况进行划分，得到对应循环的工况标签；滑动时间窗口计算不同工况下待测样本集与健康集的MMD距离，利用距离值构建表征装备性能衰退状态的评估指标；对不同工况的健康指标进行合并，描述装备的退化过程，体现多工况下健康评估的思想。

技术领域

本发明涉及健康评估技术领域，特别涉及一种面向多工况运行条件的装备健 康评估方法。

背景技术

现代工业不断发展，航空航天器、大型电气设备等复杂装备系统对性能的要 求日益提高，其可靠性与安全性也日显重要。作为健康管理的主要活动之一，健 康评估通过分析传感器监测数据来评估系统的健康状态，从而为维修决策提供支 持，保证系统的平稳运行。基于数据驱动的方法是目前应用较为广泛的健康评估 方法，由于该方法不需要构建精确的物理模型和获取大量的先验信息，且近年来 获取设备运行数据的方式越来越完善，因此数据驱动的健康评估方法应用前景十 分广阔。

在现有的基于数据驱动健康评估方法中，如“一种配电设备健康状态评估方 法及系统CN201811510608.3”利用层次分析法建立故障度评判矩阵，并通过模 糊评判法和加权隶属度原则得到设备健康状态评分，该方法所用的主观赋权法不 能充分体现评价指标的数据信息。“一种航天器结构振动试验健康状态评估的改 进方法CN201910596085.7”根据振动监测传感器采集振动曲线，并计算得出振 动传递函数曲线，对比曲线判断航天器是否存在健康隐患，该种方法未能充分利 用航天器传感器监测参数存在的时序性特征。同时，上述现有技术均针对单工况 运行下的系统进行健康评估，忽略了大型复杂设备运行工况频繁变化的问题。对 于复杂运行工况下的大型设备，其监测数据是多维时序数据，上述现有方法的不 足对健康评估的精度存在影响。

发明内容

根据本发明实施例提供的方案解决的技术问题是无法实现大型复杂设备在 运行过程中往往存在多种工况的健康评估。

根据本发明实施例提供的一种面向多工况运行条件的装备健康评估方法，其 特征在于，包括：

将获取的原始装备参数划分为N个工况参数和M个性能参数，并通过对不 同工况下的M个性能参数进行衰退敏感的筛选处理，得到衰退敏感性能参数；

通过将所述N个工况参数划分为n个工况，得到每个工作循环对应的工况 标签；

获取训练集和待测装备的测试集，并将所述训练集和所述待测装备的测试 集作为待测样本集，同时从所述训练集中确定健康集，并根据所述工况标签将所 述健康集划分为n个不同工况下的子健康集；

通过滑动窗口计算n个不同工况下所述待测样本集与所述子健康集的MMD 距离值，并利用所述n个不同工况下的MMD距离值构建用于表征装备性能衰退状 态的健康评估指标；

通过对所述用于表征装备性能衰退状态的健康评估指标进行合并，得到合 并工况后的退化曲线图；

其中，所述M，N，n均为正整数。

优选地，所述通过对不同工况下的M个性能参数进行衰退敏感的筛选处理， 得到衰退敏感性能参数包括：

根据性能参数变化趋势，选择一次函数和二次函数对性能参数进行函数拟 合，得到拟合后的性能参数；

根据所述拟合后的性能参数构建评价指标，并通过对比各个性能参数的评 价指标，筛选出不同工况下衰退趋势明显且变化趋势一致的性能参数。

优选地，所述评价指标包括：

最高次项系数：直线斜率k(y＝kx+b)和二次曲线a值(y＝ax²+bx+c)， 选择变化趋势较大的参数作为评估参数；