[发明专利]基于噪声影响的设备健康状态估计方法、设备、存储介质

权利要求书

1.一种基于噪声影响的设备健康状态估计方法，其特征在于，所述方法包括：

根据采集的n组评估指标值，构建评估指标集X＝{x_ij}，其中，i为组标识，i＝1,2,…,n，j为评估指标标识，x_ij为第i组中的评估指标j的值；

根据X＝{x_ij}构造模糊评判矩阵R＝{r_ik}，其中，k为健康状态标识，r_ik为第i组评估指标值影响第k个健康状态的程度；所述健康状态位于健康状态集；

计算n组评估指标值的权重系数向量；

根据所述权重系数向量和R＝{r_ik}，在所述健康状态集中估计设备健康状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算n组评估指标值的权重系数向量，包括：

基于n组评估指标值建立层次分析结构模型；所述层次分析结构模型包括三层，其中，上层元素为问题，中层元素为解决所述问题的准则，下层元素为n组评估指标值；所述问题为计算n组评估指标值的权重；

根据所述层次分析结构模型，构造判断矩阵；

根据所述判断矩阵计算权重系数向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据X＝{x_ij}构造模糊评判矩阵R＝{r_ik}，包括：

确定X＝{x_ij}中各元素具有各健康状态的程度；

根据各元素具有各健康状态的程度，形成各组评估指标影响各健康状态的程度；

根据各组评估指标影响各健康状态的程度，形成各组评估指标的隶属度集合；

将各组评估指标的隶属度集合作为行，形成模糊评判矩阵。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所根据所述层次分析结构模型，构造判断矩阵，包括：

确定所述层次分析结构模型中各层的各元素相对于上一层元素的重要程度，形成判断矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述中层元素有l个，判断矩阵包括l+1个；

其中，1个判断矩阵由中层各元素对于上层元素的重要程度构成；

l个判断矩阵分别由下层各元素对于各中层元素的重要程度构成。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述判断矩阵计算权重系数向量，包括：

对所述判断矩阵J＝{j_lq}中各元素进行归一化处理，得到矩阵其中，l＝q；

将进行行求和，得到矩阵/

将中各元素进行归一化处理后，得到权重系数向量W＝{W_q}。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重系数向量和R＝{r_ik}，在所述健康状态集中估计设备健康状态之前，还包括：

计算所述判断矩阵的最大特征值其中，J为判断矩阵，W为权重系数向量，W＝{W_q}，(J·W)_q为J·W的第q个分量；

确定所述判断矩阵的一般一致性偏离程度指标

确定所述判断矩阵的平均随机一致性指标

确定所述判断矩阵的随机一致性比率

根据所述C.R.完成一致性检验。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述权重系数向量和R＝{r_ik}，在所述健康状态集中估计设备健康状态，包括：

计算模糊综合评判模型Q＝R*W，其中W为权重系数向量，*为广义模糊合成运算符；

根据Q在所述健康状态集中估计设备健康状态。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序被处理器执行以实现如权利要求1-8任一项所述的方法。