[发明专利]一种船舶寿命预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种船舶寿命预测方法及系统。该方法包括采集历史时段M维测量数据，该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、每个退化过程的漂移系数和扩散系数，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，基于转移矩阵、每个退化过程的漂移系数和扩散系数，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；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。提高了船舶寿命预测的准确性。

技术领域

本发明涉及船舶技术领域，尤其涉及一种船舶寿命预测方法及系统。

背景技术

现有寿命预测技术主要包括两个大类：基于机理的方法、基于数据的方法，前者有较好的可解释性，但是实际系统往往机理极为复杂故应用范围很小，后者是目前较为主流的方法。

传统方法认为船舶的退化过程是均匀的，即从出厂到船舶报废只经历了一段均匀退化的过程，这种方法过于理想化，导致船舶寿命的预测结果不准确。

基于上述分析，急需寻求一种船舶寿命预测方法及系统，可以较为准确地对船舶的寿命进行预测。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明实施例旨在提供一种船舶寿命预测方法及系统，用以解决现有船舶寿命预测方法准确性不高的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种船舶寿命预测方法，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；

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。

进一步，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。

进一步，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)