[发明专利]预警模型的构建方法、装备故障预警方法及装置

权利要求书

1.一种预警模型的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取装备中至少两个联动部件的监测数据样本；

计算不同的所述联动部件对应的监测数据样本之间的相关性变化参数，所述相关性变化参数用于表征基于时序的故障变化趋势；

根据所述监测数据样本和相关性变化参数构建预警模型。

2.如权利要求1所述的预警模型的构建方法，其特征在于，所述计算不同的所述被监测部件的监测数据样本之间的相关性变化参数包括：

计算多个单位时间对应的所述不同部件的监测数据样本之间的多个相关系数；

基于所述多个相关系数构建所述预设时间段内的相关系数矩阵；

利用所述相关系数矩阵得到所述相关性变化参数。

3.如权利要求2所述的预警模型的构建方法，其特征在于，所述利用所述相关系数矩阵得到所述相关性变化参数包括：

基于所述相关系数矩阵构建所述相关系数基于时序的相关系数变化曲线；

计算所述相关系数变化曲线的包络谱得到所述相关性变化参数。

4.如权利要求3所述预警模型构建方法，其特征在于，所述计算所述相关系数变化曲线的包络谱得到所述相关性变化参数包括：

构建所述相关系数变化曲线的希尔伯特包络谱；

基于预设的故障变化趋势对所述希尔伯特包络谱进行筛选，得到满足预设的故障变化趋势的包络线。

5.如权利要求4所述的预警模型的构建方法，其特征在于，在基于预设的故障变化趋势对所述希尔伯特包络谱进行筛选之前或之后，所述方法还包括：

按照预设目标调整所述包络谱的超参数。

6.如权利要求4所述的预警模型的构建方法，其特征在于，构建所述监测数据样本到所述相关性参数的计算映射得到预警模型包括：

提取所述包络线特征；

根据所述包络线特征确定故障预警模型的评价标准。

7.如权利要求1所述的预警模型的构建方法，其特征在于，在计算不同的所述被监测部件对应的监测数据样本之间的相关性变化参数之后，所述方法还包括：

利用n阶多项式对监测数据样本中每个数据邻域内的数据进行拟合，得到去噪后的监测数据样本，所述n阶多项式的系数是由最小二乘法准则在拟合误差最小的条件下确定，其中，n为大于或等于1的整数。

8.一种装备故障预警方法，其特征在于，包括：

获取装备中的至少两个联动部件的监测数据；

将所述监测数据输入故障预警模型，得到异常监测结果，所述故障预警模型基于监测到不同的所述联动部件对应的监测数据样本之间的相关性变化参数构建得到，所述相关性变化参数用于表征基于时序的故障变化趋势，所述监测数据样本基于对装备的中至少两个联动部件进行监测得到。

9.如权利要求8所述的装备故障预警方法，其特征在于，在将所述监测数据输入故障预警模型之前，所述方法还包括：

利用n阶多项式对监测数据中每个数据邻域内的数据进行拟合，得到去噪后的监测数据样本，所述n阶多项式的系数是由最小二乘法准则在拟合误差最小的条件下确定，其中，n为大于或等于1的整数。

10.一种预警模型的构建装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，获取装备中至少两个联动部件的监测数据样本；

计算模块，用于计算不同的所述联动部件对应的监测数据样本之间的相关性变化参数，所述相关性变化参数用于表征基于时序的故障变化趋势；

模型构建模块，根据所述监测数据样本和相关性变化参数构建预警模型。

11.一种装备故障预警装置，其特征在于，包括：

第二获取模块，用于获取装备的中至少两个联动部件对应的至少两个监测数据；

检测模块，用于将所述监测数据输入故障预警模型，得到异常监测结果，所述异常监测模型基于监测到不同的所述联动部件对应的监测数据样本之间的相关性变化参数构建得到，所述相关性变化参数用于表征基于时序的故障变化趋势，所述监测数据样本基于对装备的中至少两个联动部件进行监测得到。