[发明专利]一种基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法

权利要求书

1.一种基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1)计算机床理想可实现效益P_理想；

S2)统计机床当前已实现效益P₁；

S3)预测机床未来一段时间内可实现的效益P₂；

S4)计算机床剩余寿命内可实现的效益P₃；

S5)计算机床健康度，具体通过下式计算得到：

其中，P_t％为t时刻机床健康度。

2.根据权利要求1所述的基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，在步骤S1)中，P_理想通过下式计算得到：

P_理想＝PR_理想×LoT_理想×EoW_理想×wPRO

其中，PR_理想为理想产品合格率；

LoT_理想为机床理想可用时间；

EoW_理想为理想工作效率，工作效率为每小时加工完成的产品数量；

wPRO为赋权后单件产品平均利润。

3.根据权利要求1所述的基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，在步骤S2)中，将由机床正式投产的时刻至当前时刻t的时间段记作T₁，统计得到时间段T₁内的平均产品合格率为正常使用时间T′₁、平均工作效率与赋权后单件产品平均利润wPRO，则T₁时段内机床以实现的效益P₁通过下式计算得到：

4.根据权利要求1～3任一所述的基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，在步骤S3)中，将未来某一段时间记作T₂，统计得到T₂时间段内的平均产品合格率为机床可用时间T′₂、平均工作效率与赋权后单件产品平均利润wPRO，则T₂时段内机床以实现的效益P₂通过下式计算得到：

其中，T₂为由当前时刻t至设定时刻t′之间的时间段。

5.根据权利要求4所述的基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，在步骤S3)中，依据采集到的机床实时运行数据与历史数据通过映射模型对未来一段时间T₂内的产品合格率PR₂、机床可用时间T′₂以及机床寿命T′进行预测，映射模型为典型机床状态参数{x₁,x₂,…x_n}与未来一段时间内产品合格率y₁和可用时间y₂、以及机床寿命y₃的映射模型，典型机床状态参数依据智能算法需要进行选择。

6.根据权利要求5所述的基于全寿命周期效益预测的机床健康度计算方法，其特征在于，映射模型通过利用智能算法并进行学习的方法建立而成，具体包括如下步骤：

I)分别定义y₁、y₂和y₃的分类；

II)基于历史数据或仿真数据构建训练数据集并开展分类学习，训练数据集至少包括{x₁,x₂,…x_n}与y₁、y₂、y₃；

III)根据步骤II)中的学习结果得到映射模型。