[发明专利]带不确定冲击的非平稳退化过程剩余寿命预测方法

说明书

本发明提出一种带不确定冲击的非平稳退化过程剩余寿命预测方法，属于可靠性工程技术领域。本发明将冲击效应与连续退化过程结合起来，从而更加合理地刻画实际退化过程。在状态估计阶段，本发明提出了新的在线状态估计算法以识别真实的系统状态并为后续的剩余寿命预测提供必要的支持。在参数估计阶段，本发明采用期望最大化算法来获得模型中的未知参数。针对剩余寿命预测，本发明同时考虑了状态估计的不确定性与冲击效应的影响，以解析表达式给出剩余寿命预测分布的概率密度函数和累积概率密度函数。本发明提出的模型更符合实际退化情况，能够获得更加准确的在线剩余寿命预测结果，对于工程上的故障预测和健康管理有重大意义。

技术领域

本发明属于可靠性工程技术领域，涉及一种带不确定冲击的非平稳退化过程剩余寿命预测方法。

背景技术

对于大多数运行中的工业设备而言，设备退化和故障现象是无法避免的。对在线运行的设备进行实时状态监测并及时评估设备健康状态，进而预测其剩余寿命能够明显降低运维成本与保证设备运行安全。目前，基于物理建模的预测方法已难以适应现下工业设备的复杂情况。而基于随机过程的数据驱动建模方法很好地借助了传感技术的优势，越来越受到一众科研人员的热捧。针对不同的运行退化特性，大量不同的预测模型被提出并展示出了良好的预测效果。然而，现有的工作成果大多聚焦于预测对象平稳退化的情景，鲜有考虑在运行过程中发生冲击现象的问题。事实上，由于设备运行的内外因影响(如零件缺陷、负荷、温度等)，冲击现象在设备整个运行过程中可能随时出现。此类冲击现象将对设备的健康状态造成不可逆的损害，加速退化过程，严重的会导致设备停机。在预测模型中如果未能考虑到此类现象，所得到的预测结果将会偏于乐观，这样的结果对于关键系统显然是不可接受的。尽管针对冲击与退化过程已经存在着一些研究工作，但是在剩余寿命预测领域还未能有较好的解决方法。

发明内容

针对现有的技术状况，本发明的目的是针对设备在运行过程中存在冲击现象的问题，根据能够得到的性能退化数据，构建能够更加合理描述退化过程特性的模型实现对设备剩余寿命的在线高准确性预测。

现将本发明的构思阐述如下：

本发明提出了一种基于维纳过程的退化-冲击系统模型，将冲击效应与连续退化过程结合起来，从而更加合理地刻画实际退化过程。在状态估计阶段，本发明提出了一个新的在线状态估计算法以识别真实的系统状态并为后续的剩余寿命预测提供必要的支持。在参数估计阶段，本发明采用期望最大化算法来获得模型中的未知参数。针对剩余寿命预测，本发明同时考虑了状态估计的不确定性与冲击效应的影响，以解析表达式给出剩余寿命预测分布的概率密度函数和累积概率密度函数。本发明提出的模型更符合实际退化情况，能够获得更加准确的在线剩余寿命预测结果。

根据以上发明构思，本发明提出一种两阶段退化情况下的机电设备剩余寿命在线预测方法，包括如下步骤：

步骤1：建立描述带冲击的非平稳退化过程的性能退化模型，所述的性能退化模型为基于维纳过程的退化-冲击系统模型；

步骤2：采用包含两阶段的在线状态估计算法估计系统状态；

步骤3：采用期望最大化算法在线估计退化-冲击系统模型参数；

步骤4：在完成系统状态估计和参数估计后，用更新的系统状态、估计的参数和测量值，获得设备剩余寿命的分布表达式并进行设备的剩余寿命预测。

基于上述方案，各步骤可具体采用如下实现方式：

步骤1具体如下：

步骤1.1：将退化-冲击模型表达如下：

y_k＝x_k+ν_k