[发明专利]一种风力机状态可靠度评估的方法及维修决策优化

摘要

本发明属于风力机可靠性评估领域，并公开了一种风力机状态可靠性评估的方法及维修决策的优化。该方法包括下列步骤：(a)采集待评估风力机不同时刻的性能指标，剔除异常数据获得劣化期的待分析数据；(b)将待评估风力机的健康状态划分为正常、异常、退化和故障四个等级，选取马尔科夫模型作为待评估风力机可靠性的评估模型；(c)无量纲处理风力机退化数据，采用无量纲性能退化函数改进所述马尔科夫模型中的状态转移概率矩阵；(d)确定初始时刻的状态概率分布向量，分别计算所述各时刻的状态概率向量和可靠度，实现待评估风力机的状态可靠性的评估。本发明节约成本，经济高效，可靠性评估结果准确。

主权项

1.一种风力机状态可靠性评估的方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：(a)采集待评估风力机不同时刻性能指标的原始数据，将原始数据中退化率增量的残余误差为负值且绝对值大于三倍标准差对应的性能指标剔除形成初始数据，将初始数据中劣化期数据作为待分析数据，其中，所述劣化期是所述待评估风力机经过磨合期和稳定工作期后的时间段；(b)将待评估风力机的健康状态划分为正常、异常、退化和故障四个等级，并选取马尔科夫模型作为待评估风力机可靠性评估的模型，其中，将待评估风力机的健康状态作为所述马尔科夫模型的状态空间，所述健康状态之间的转移概率为所述马尔科夫模型的转移概率；(c)将步骤(a)中获得的待分析数据进行无量纲处理获得待评估风力机的性能退化函数，采用性能退化函数改进原始马尔科夫模型中的状态转移概率矩阵；(d)根据所述待分析数据中初始时刻对应的健康状态，确定待评估风力机初始时刻的状态概率分布向量，根据所述初始时刻状态概率分布向量和状态转移概率矩阵的关系计算各时刻的状态概率向量，利用所述各时刻状态概率向量求解所需的待评估风力机的状态可靠度，由此完成待评估风力机可靠度的评估。