【技术实现步骤摘要】
一种机械设备健康状态评估方法
本专利技术属于智能系统技术应用领域,特别涉及了一种机械设备健康状态评估方法。
技术介绍
当前,智能制造已成为现代制造业的研究热点,生产装备向智能化方向发展,车间生产过程具有高度复杂性和时变性,当前设备状态诊断大多依靠人工现场分析,通过专家经验知识来完成故障诊断。但是,这种诊断有以下问题:(1)难以形成通用的系统诊断模型;(2)运行数据没有得到充分利用;(3)只能保证设备能继续运行,但能正常工作多久却无法预知,无法在故障早期阶段就对设备的状态做出预测。对此,迫切需要建立一种自动化的智能设备诊断分析平台,通过智能化的诊断分析使得设备维护人员能够提前预知设备的健康状态和故障的发生,从而提高车间生产效率,降低生产成本,避免发生重大生产事故。机械生产设备通常是由许多复杂的零部件组成。一个零件的失效可能会导致整个设备的故障,机械生产设备的高失效率会造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此,有必要监控设备的实时状态。如今,随着传感器和信息技术的发展,机械设备的智能化水平不断地提高,有助于获得更多的信息用于设备状态评估。文献“基于马田系统的滚动轴承初始故障检测和状态监测[硕士学位论文],兰州,兰州理工大学,2016”分析了轴承的故障诊断技术,对于机械生产设备,故障诊断技术可以探测到故障类型和故障源,但是,它不能评估设备的全局状态或性能。为了提高安全性和可靠性、状态评估是至关重要的。它不仅反映了设备的全局退化程度,为企业提供参考,同时也为下一步的预测和健康管理提供了必要的依据。但是,现有的状态评估的研究主要集中在零件或部件单元,如轴承和一些电子系统, ...
【技术保护点】
一种机械设备健康状态评估方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)利用传感器对机械设备的主要零部件进行状态数据采集;(2)对于不同零部件的状态数据采用不同的特征提取方法进行特征提取,获得特征参数,将每个零部件的特征参数归为一组,得到每个零部件的特征参数集;(3)通过离群点检测算法对每个零部件的特征参数集进行离群点检测,获得噪声数据和故障数据,保留反映设备健康状态的故障数据,清楚噪声数据;(4)对去噪声后的每个零部件的故障数据进行特征降维,然后合成一个特征向量;(5)重复步骤(1)‑(4)若干次,得到若干个特征向量;(6)通过预设的健康状态数据和失效状态数据对自组织映射神经网络模型进行训练,获得训练后的网络模型;(7)根据信息熵理论,计算步骤(5)中得到的每一个特征向量的速率影响因子,并将速率影响因子带入自组织映射神经网络,计算健康因子,使得健康因子不仅能反映出当前状态到健康状态的距离程度,而且能反映出数据变化率对健康状态的影响。
【技术特征摘要】
1.一种机械设备健康状态评估方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)利用传感器对机械设备的主要零部件进行状态数据采集;(2)对于不同零部件的状态数据采用不同的特征提取方法进行特征提取,获得特征参数,将每个零部件的特征参数归为一组,得到每个零部件的特征参数集;(3)通过离群点检测算法对每个零部件的特征参数集进行离群点检测,获得噪声数据和故障数据,保留反映设备健康状态的故障数据,清楚噪声数据;(4)对去噪声后的每个零部件的故障数据进行特征降维,然后合成一个特征向量;(5)重复步骤(1)-(4)若干次,得到若干个特征向量;(6)通过预设的健康状态数据和失效状态数据对自组织映射神经网络模型进行训练,获得训练后的网络模型;(7)根据信息熵理论,计算步骤(5)中得到的每一个特征向量的速率影响因子,并将速率影响因子带入自组织映射神经网络,计算健康因子,使得健康因子不仅能反映出当前状态到健康状态的距离程度,而且能反映出数据变化率对健康状态的影响。2.根据权利要求1所述机械设备健康状态评估方法,其特征在于:步骤(3)的具体过程如下:对于特征参数集D中的某特征点p,将该特征点的k距离记为distk(p),它表示p与另一特征点o∈D的距离,满足至少有k个特征点o′∈D-p,使得d(p,o′)≤d(p,o),其中d(p,o)表示两个特征点的欧式距离,同时满足至少有k-1个特征点o″∈D-p,使得d(p,o″)<d(p,o);将p的k距离邻域记为N(k)(p),它包含到p的距离不大于distk(p)的所有特征点,即N(k)(p)={q∈D-p|d(p,q)≤distk(p)};计算p的局部离群点因子LOFk(p):上式中,|Nk(p)|为N(k)(p)的元素个数,lrdk(o)、lrdk(p)分别为特征点o、p的局部可达密度,reachdistk(p←o)=max{distk(o),d(p,o)}表示特征点o到p的可达距离,reachdistk(o←p)=max{distk(p),d(p,o)}表示特征点p到o的可达距离;设定阈值LOF1和LO...
【专利技术属性】
技术研发人员:楼佩煌,郭大宏,钱晓明,屠嘉晨,张炯,
申请(专利权)人:南京航空航天大学,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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