[发明专利]一种基于退化模式一致性的航空发动机剩余寿命预测方法

权利要求书

1.一种基于退化模式一致性的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)采集含有全寿命运行周期的历史发动机的多源信息数据，对采集的数据进行降维处理，并将降维后的数据融合为反映发动机健康状态的一维健康因子，每个发动机具有一条随时间变化的健康因子衰退曲线；

(2)针对每一个历史发动机单元，根据健康因子构建该历史发动机的退化模型，所有历史发动机单元的退化模型组成初始退化模型库；

针对每个发动机健康因子衰退曲线，使用非参数的核回归方法提取该发动机单元的退化模型，每个发动机退化模型i在每个时刻p均有一个表示退化状态的数值x_i(p·Δt)；其中，i＝1,2,…,N，N为历史发动机单元总数，0≤p≤T_i，T_i是第i个退化模型的失效时间，Δt为传感器的数据采样间隔；

(3)对在役发动机按照步骤(1)-(2)操作，得到每个在役发动机单元的健康因子和退化模型；

(4)从步骤(2)得到的初始退化模型库中选择与在役发动机退化模型具有一致性退化模式的历史发动机单元作为最终退化模型库，称为参考模型库；该步骤的具体过程如下：

(401)采用余弦相似度计算在役发动机退化模型与初始退化模型库中各退化模型之间的模式匹配程度：

其中，q表示在役发动机退化模型的当前时刻，x₀(q·Δt)为在役发动机在时刻q的退化模型，M表示在役发动机退化模型在时刻q时总的采样数；v从0递增到M，表示依次选取时刻q和p之前的第v个时刻；

(402)在q不变情况下，改变p取值，M≤p≤T_i，依次计算历史发动机退化模型i对应的余弦相似度值，得到该历史发动机退化模型i下最佳的余弦相似度值：

cos_best(q,i)＝max(cos(q,p,i))

若历史发动机退化模型i的失效时间T_i小于M，则舍弃该参考模型；

(403)将初始退化模型库中的所有历史发动机退化模型对应的cos_best(q,i)从大到小排序，并选择其中前K个历史发动机退化模型作为与在役发动机退化模型具有一致退化模式的模型，并组成参考模型库；

(5)将在役发动机单元退化模型与参考模型库中的每一个模型进行相似性度量，每一个模型都计算出一个相应的度量值和在役发动机剩余寿命估计值；

(6)根据相似性度量结果，采用加权方式计算在役发动机最终的剩余寿命值。

2.根据权利要求1所述基于退化模式一致性的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤(1)的具体过程如下：

(101)使用主成分分析方法将传感器采集的发动机多源信息数据进行降维处理；

(102)使用BP神经网络模型将降维后的数据拟合为一维健康因子，其范围为0到1，其中0代表失效，1代表健康。

3.根据权利要求1所述基于退化模式一致性的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤(5)的具体过程如下：

(501)使用邻近增强的欧式距离函数计算在役发动机退化模型在[(q-H)·Δt,q·Δt]时间段内与参考模型库中退化模型i在任意时刻p相同长度下的相似度：

其中，α为贡献度因子，用于控制不同远近采样点对相似性度量值的贡献，H为非负整数，表示选取的时间段范围；

(502)参考模型库中的每个退化模型i与在役发动机退化模型有(T_i-H-1)个相似性度量值，i＝1,2,…,K，从中选出相似性程度最高的度量值：

(503)计算参考模型库中的每个退化模型i的实际剩余寿命，即在役发动机剩余寿命估计值：

ARL_i(q)＝T_i-p。

4.根据权利要求3所述基于退化模式一致性的航空发动机剩余寿命预测方法，其特征在于，在步骤(6)中，采用下式计算在役发动机最终的剩余寿命值：

其中，w_i为权值，