[发明专利]一种船舶寿命预测方法及系统

权利要求书

1.一种船舶寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：

采集历史时段M维测量数据，所述M维测量数据包括正常工作状态下的测量数据以及维护状态下的测量数据；

基于所述M维测量数据，计算得到正常工作状态与维护状态之间的转移矩阵以及每个退化过程的漂移系数以及扩散系数，一维测量数据对应一个退化过程；

设定每个退化过程的失效阈值，基于所述转移矩阵、每个退化过程的漂移系数以及扩散系数，结合蒙特卡罗方法，得到每个退化过程失效时间的累积概率密度分布；

基于每个退化过程失效时间的累积概率密度分布，结合正态Copula函数，得到船舶故障状态的联合概率密度分布；其中，所述基于每个退化过程失效时间的累积概率密度分布，结合正态Copula函数，得到船舶故障状态的联合概率密度分布，包括：

根据下述公式得到船舶故障状态的联合概率密度分布：

F(l)＝C(F⁽¹⁾(l⁽¹⁾),F⁽²⁾(l⁽²⁾),...,F^(M)(l^(M))；ρ)

＝Φ_ρ(Φ^-1(F⁽¹⁾(l⁽¹⁾))，Φ^-1(F⁽²⁾(l⁽²⁾))，...Φ^-1(F^(M))l^(M))))

其中，F(l)表示当前时刻为t_k时，船舶故障状态的联合概率密度分布，F⁽¹⁾(l⁽¹⁾)表示当前时刻为t_k时，第一个退化过程失效时间的累积概率密度分布，F⁽²⁾(l⁽²⁾)表示当前时刻为t_k时，第二个退化过程失效时间的累积概率密度分布，F^(M)(l^(M))表示当前时刻为t_k时，第M个退化过程失效时间的累积概率密度分布，Φ_ρ表示均值为零向量，协方差矩阵为ρ的M维正态分布的联合累积分布函数，Φ^-1表示标准正态分布的逆累积分布函数；

基于船舶故障状态的联合概率密度分布，结合置信率，计算满足置信率的船舶寿命。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于船舶故障状态的联合概率密度分布，结合置信率，计算满足置信率的船舶寿命，包括：

将船舶故障状态的联合概率密度分布中的多个变量分别等于满足置信率α的船舶寿命L，所述多个变量分别表示多个退化过程失效时间；

根据下述公式，计算船舶寿命L：

F(l)＝F(L,L,…,L)＝1-α

其中，F(l)表示当前时刻为t_k时，船舶故障状态的联合概率密度分布。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括通过下述公式计算ρ：

其中，F_i(l)表示当前时刻为t_i时，计算得到的船舶故障状态的联合概率密度分布，1≤i≤k。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述M维测量数据，计算得到正常工作状态与维护状态之间的转移矩阵，包括：

基于M维测量数据，得到历史时段内正常工作状态转换至维护状态的次数、维护状态转换至正常工作状态的次数、历史时段内最后一次发生状态切换之前处于正常工作状态的总时长以及处于维护状态的总时长；

根据历史时段正常工作状态转换至维护状态的次数、维护状态转换至正常工作状态的次数、历史时段内最后一次发生状态切换之前处于正常工作状态的总时长以及处于维护状态的总时长，结合极大似然估计法，计算得到正常工作状态与维护状态之间的转移矩阵。