[发明专利]一种多源趋势信息融合的故障预测方法

摘要

本发明公开一种多源趋势信息融合的故障预测方法，包括：S1、多源故障增长数据采集；S2、对原始数据进行预处理；S3、确定故障预测时间节点；S4、故障增长趋势构建；S5、故障增长趋势信息融合；S6、进行故障增长趋势预测。本发明通过分析不同测点描述的故障增长趋势特征，可以选择出有效跟踪故障增长过程的测点，减少趋势特征不显著、随机干扰大的测点数据对故障预测结果的影响，提高故障预测的准确度；通过分析各个故障增长趋势的相关度，能去除具有相似趋势特征的冗余测点对故障预测效率的影响，减少预测时间；通过融合多个有效测点描述的故障增长趋势，避免依靠单一测点趋势信息的局限性，提高故障预测的精度。

主权项

1.一种多源趋势信息融合的故障预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、多源故障增长数据采集：使用多个可利用的测点以相同的时间间隔采集故障增长过程的原始数据；S2、对原始数据进行预处理，去除趋势项和干扰项；S3、确定故障预测时间节点；S4、故障增长趋势构建：计算每个时刻原始数据的故障趋势特征值，建立所有测点描述的故障增长趋势，分析故障增长趋势的趋势特征，选择具有显著单调递增的故障增长趋势集合；计算该集合中的故障增长趋势的相关度，选择无显著相关的故障增长趋势集合；S5、故障增长趋势信息融合：融合步骤S4中无显著相关的故障增长趋势，得到无冗余故障增长趋势集合；S6、将步骤S5得到的无冗余故障增长趋势集合作为故障预测模型的输入，进行如下故障增长趋势预测：a、预测故障预测时间节点后的故障趋势特征值；b、确定故障预测时间节点到完全失效的时间。