[发明专利]设备剩余使用寿命估计方法及装置

说明书

本公开属于核电技术领域，具体涉及一种设备剩余使用寿命估计方法及装置。本公开分析设备振动信号得到设备健康指标。振动信号蕴含了机械装备丰富的健康状态信息，本公开方案通过量化振动信号构建健康指数，以表征装备的健康状态退化趋势，并基于提取的设备健康指标，采用多项式退化等多种退化趋势对设备的退化过程进行建模，最终基于软阈值的概念实现对设备的剩余可使用寿命的估计。这样，本公开实现系统和设备的实时在线监测、智能预警、智能诊断和寿命预测，提升设备可靠性分析和管理能力，有助于企业管理人员优化维修决策。

技术领域

本发明属于核电技术领域，具体涉及一种设备剩余使用寿命估计方法及装置。

背景技术

在工业领域内，由于设备在使用过程中会产生损耗，损耗随运行时间、运行工况等的不同而呈现出不断累积的现象，这就导致设备的可使用寿命会逐渐降低。如何对设备的使用寿命进行更客观准确的监控，成为亟待解决的问题。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，提供了一种设备剩余使用寿命估计方法及装置。

根据本公开实施例的一方面，提供一种设备剩余使用寿命估计方法，所述方法包括：

根据预设采样频率采集目标设备在预设时段内的原始振动信号；

确定非故障信号所处的敏感频带，根据所述敏感频带对所述原始振动信号进行滤波处理，得到滤波后的振动信号；

对所述滤波后的振动信号进行包络解调，得到包络信号；

确定所述包络信号的均方根值，并对所述均方根值进行归一化处理得到预设时段内所述目标设备的健康度数据；

根据所述健康度数据拟合得到如式一所示的退化模型，

X_k＝b₀+A_kb+ε(t) 式一

其中，X_k为目标设备在各时刻的健康度数据集合，A_k为各时刻集合，b为退化模型参数集合，b＝(b₀,b₁,b₂)^T，ε(t)为误差项，ε(t)＝σ²I_k，σ为常数，I_k为k阶单位矩阵；

针对设定的失效阈值，采用所述退化模型，确定所述目标设备在当前失效阈值下的剩余使用寿命。

在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

根据从目标设备新获取的健康度数据，采用贝叶斯方法对所述退化模型进行参数的更新，使得所述退化模型进行自适应更新。

在一种可能的实现方式中，根据从目标设备新获取的健康度数据，采用贝叶斯方法对所述退化模型进行参数的更新，使得所述退化模型进行自适应更新，包括：

根据贝叶斯参数的后验分布与先验分布和似然函数乘积成正比，共轭先验假设能够保证先验分布与后验分布具有相同的分布形式，设b的先验分布是均值为μ_b、方差为Σ_b的正态分布，则b的后验分布为：

其中，设则参数b的后验分布服从N(C_kD_k,C_k)，那么X_k的后验分布为p(X_k|b)为似然函数；

则在t_k+l时，X_k+l的均值为方差为

根据本公开实施例的另一方面，提供一种设备剩余使用寿命估计装置，所述装置包括：