[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

说明书

本申请提供一种基于噪声影响的设备健康状态估计方法、设备、存储介质，该方法根据采集的n组评估指标值，构建评估指标集；根据评估指标集构造模糊评判矩阵；计算n组评估指标值的权重系数向量；根据权重系数向量和模糊评判矩阵，在健康状态集中估计设备健康状态。本申请提供的方法，根据采集的n组评估指标值，构建评估指标集；根据评估指标集构造模糊评判矩阵；计算n组评估指标值的权重系数向量；根据权重系数向量和模糊评判矩阵，在健康状态集中估计设备健康状态，可避免外部噪声过大，造成健康状态评估异常的问题，实现健康状态的准确评估。

技术领域

本申请涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于噪声影响的设备健康状态估计方法、设备、存储介质。

背景技术

在实际服役过程中，城市轨道交通设备受外部噪声干扰较为严重，致使其输出参数夹杂着大量的噪声信号，从而导致采用输出参数进行的健康状态评估结果不准确。

目前，在评估设备健康状态时，常对表征设备退化的输出参数做两种处理，以使这些输出参数的变化情况更加显著。第一种处理方式是用输出参数的直接参量，如输出参数的均值、方差、峰度、偏度等统计量。第二种处理方式是用输出参数的间接参量，如通过数据挖掘等技术，挖掘输出参数在不同维度上的变化规律，采用升维或者降维之后的数据，作为参量进行后续的分析。

上述方案虽然可以在一定程度上，增强输出参数的变化特征，但是并未从根本上解决噪声过大对输出参数的直接影响。

发明内容

为了解决上述技术缺陷之一，本申请提供了一种基于噪声影响的设备健康状态估计方法、设备、存储介质。

本申请第一个方面，提供了一种基于噪声影响的设备健康状态估计方法，该方法包括：

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；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；

根据权重系数向量和R＝{r_ik}，在健康状态集中估计设备健康状态。

可选地，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；

根据层次分析结构模型，构造判断矩阵；

根据判断矩阵计算权重系数向量。

可选地，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。

可选地，所根据层次分析结构模型，构造判断矩阵，包括：

确定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。