[发明专利]一种设备性能退化趋势提取及预测方法有效
| 申请号： | 201910266867.4 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN109992895B | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 安学利;潘罗平;郭曦龙 | 申请（专利权）人： | 中国水利水电科学研究院 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 孙楠 |
| 地址： | 100038 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种设备性能退化趋势提取及预测方法，其包括以下步骤：(1)建立综合考虑有功功率、工作水头耦合作用的基于反距离加权的水电机组标准健康模型，并根据获取的水电机组实时在线数据得到当前水电机组的性能退化时间序列；(2)利用ITD将水电机组的性能退化时间序列分解为若干个平稳的PRC时间序列和一个趋势分量之和；(3)对得到的所有分量时间序列进行复杂度特性识别，并根据预设的复杂度特性阈值，对分量进行重构获取性能退化趋势；(4)根据得到的性能退化趋势对水电机组设备性能进行评估、判定和预测，以及时发现设备异常。本发明可以广泛应用于水电机组设备性能退化趋势预测领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 设备 性能 退化 趋势 提取 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种设备性能退化趋势提取及预测方法，其特征在于包括以下步骤：(1)建立综合考虑有功功率、工作水头耦合作用的基于反距离加权的水电机组标准健康模型，并根据获取的水电机组实时在线数据得到当前水电机组的性能退化时间序列；(2)利用ITD将水电机组的性能退化时间序列分解为若干个平稳的PRC时间序列和一个趋势分量之和；(3)对得到的所有分量时间序列进行复杂度特性识别，并根据预设的复杂度特性阈值，对分量进行重构获取性能退化趋势；(4)根据得到的性能退化趋势对水电机组设备性能进行评估、判定和预测，以及时发现设备异常。
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