一种维修设备剩余寿命预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种维修设备剩余寿命预测方法及系统，先构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；其次获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；然后根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；最后根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值，充分利用维修设备性能退化信息和不完美维修的信息实现对存在修复非新这种不完美维修影响下的随机退化设备进行剩余寿命预测，提高剩余寿命预测的准确性。

A residual life prediction method and system for maintenance equipment

The invention discloses a method and a system for predicting the residual life of maintenance equipment. Firstly, the residual degradation model of each stage in the degradation process of maintenance equipment is constructed; secondly, the residual degradation state of each sampling point in each stage of maintenance equipment is obtained; and then the regression of maintenance equipment is determined according to the residual degradation state of each sampling point in each stage of maintenance equipment. The parameters of the residual degradation model in each stage of the degradation process are transformed; then the residual life prediction model is determined according to the residual degradation model in each stage of the degradation process of the maintenance equipment after determining the parameters; finally, the residual life value of the maintenance equipment is determined according to the residual life prediction model, making full use of the degradation information of the maintenance equipment performance and the imperfect dimension. The information of repair can predict the residual life of stochastic degraded equipment under the influence of imperfect repair and improve the accuracy of residual life prediction.

【技术实现步骤摘要】
一种维修设备剩余寿命预测方法及系统
本专利技术涉及剩余寿命预测
，特别是涉及一种维修设备剩余寿命预测方法及系统。
技术介绍
在剩余寿命预测的方法中，从经济性、安全性等角度出发，基于退化建模的剩余寿命预测方法已成为主流，由于维纳过程具有良好的数学特性，适合描述工程实际中具有非单调退化趋势的随机退化过程，而且能够得到管理决策所需要的剩余寿命分布，已被广泛应用于退化建模和剩余寿命预测。然而，现有绝大多数退化建模和剩余寿命预测研究假定设备在其寿命剖面内没有经历任何维修活动(如零部件替换、校正、润滑等)，对于不可修设备或者经历维修活动后设备性能没有改善，即采用现有对剩余寿命预测方法对未维修或修复如旧的情况进行剩余寿命预测是合理的。但对大部分可修系统，这样的假设往往会影响退化建模和剩余寿命预测的准确性。例如，给旋转不稳定的机械部件添加润滑油改善不稳定状态、给行走机器人更换磨损严重的部件延长机器人工作时间，给绝缘性能不合格的电机清除积碳改善绝缘性能，对精度下降的陀螺仪进行力矩器动平衡调整减小陀螺仪漂移误差等等，以上修复非新维修活动可改善设备的退化状态，从而延长设备剩余寿命。因此，如何对存在修复非新这种不完美维修影响下的随机退化设备进行剩余寿命预测以及寿命预测，进而提高剩余寿命预测的准确性成为本领域亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种维修设备剩余寿命预测方法及系统，以实现对存在修复非新这种不完美维修影响下的随机退化设备进行剩余寿命预测，提高剩余寿命预测的准确性。为实现上述目的，本专利技术提供一种维修设备剩余寿命预测方法，所述方法包括：构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值。可选的，在所述构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型步骤之前还包括：获取退化设备的残余退化状态；判断残余退化状态是否大于等于失效阈值；如果残余退化状态大于等于失效阈值，则认为退化设备失效；如果残余退化状态小于失效阈值，则判断残余退化状态是否大于等于维修阈值；如果残余退化状态大于等于维修阈值，则构建退化过程各阶段的残余退化模型；如果残余退化状态小于维修阈值，则执行获取退化设备的残余退化状态。可选的，所述根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数，具体包括：根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定似然函数；采用多维搜索法，对似然函数进行极大化，确定参数中的漂移系数和扩散系数；确定残余退化自然函数；采用极大似然估计法，根据残余退化自然函数确定参数中的n次维修后的残余退化状态的方差和均值、残余退化状态系数。可选的，所述根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型，具体包括：根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定各阶段剩余时间概率密度函数；根据各阶段剩余时间概率密度函数确定总剩余时间概率密度函数；根据总剩余时间概率密度函数确定剩余寿命预测模型。可选的，所述方法还包括：根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定寿命预测模型；根据寿命预测模型确定维修设备寿命值。可选的，所述根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定寿命预测模型，具体包括：根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定各阶段时间概率密度函数；对各阶段时间概率密度函数依次进行卷积运算和全概率处理，获得寿命概率密度函数；根据寿命概率密度函数确定寿命预测模型。本专利技术还提供一种维修设备剩余寿命预测系统，所述系统包括：残余退化模型构建模块，用于构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；第二获取模块，用于获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；参数确定模块，用于根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；剩余寿命预测模型确定模块，用于根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；维修设备剩余寿命值确定模块，用于根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值。可选的，所述系统还包括：第一获取模块，用于获取退化设备的残余退化状态；判断模块，用于判断残余退化状态是否大于等于失效阈值；如果残余退化状态大于等于失效阈值，则认为退化设备失效；如果残余退化状态小于失效阈值，则判断残余退化状态是否大于等于维修阈值；如果残余退化状态大于等于维修阈值，则构建退化过程各阶段的残余退化模型；如果残余退化状态小于维修阈值，则执行获取退化设备的残余退化状态。可选的，所述剩余寿命预测模型确定模块，具体包括：各阶段剩余时间概率密度函数确定单元，用于根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定各阶段剩余时间概率密度函数；总剩余时间概率密度函数确定单元，用于根据各阶段剩余时间概率密度函数确定总剩余时间概率密度函数；剩余寿命预测模型确定单元，用于根据总剩余时间概率密度函数确定剩余寿命预测模型。可选的，所述系统还包括：寿命预测模型确定模块，用于根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定寿命预测模型；维修设备寿命值确定模块，用于根据寿命预测模型确定维修设备寿命值。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：本专利技术提供的一种维修设备剩余寿命预测方法，先构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；其次获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；然后根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；最后根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值，充分利用维修设备性能退化信息和不完美维修的信息实现对存在修复非新这种不完美维修影响下的随机退化设备进行剩余寿命预测，提高剩余寿命预测的准确性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例维修设备剩余寿命预测方法流程图；图2为本专利技术实施例维修设备剩余寿命预测系统结构图；图3为本专利技术实施例陀螺仪漂移系数在维修干预下的退化轨迹图；图4为本专利技术实施例三种方法下不同监测点预测的陀螺仪剩余寿命概率密度分布图；具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的目的是提供一种维修设备剩余寿命预测方法及系统，以实现对存在修复非新这种不完美维修影响下的随机退化设备进行剩余寿命预测，提高剩余寿命预测的准确性。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值。

【技术特征摘要】
1.一种维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型；获取各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态；根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数；根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定维修设备剩余寿命值。2.根据权利要求1所述的维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，在所述构建维修设备退化过程各阶段的残余退化模型步骤之前还包括：获取退化设备的残余退化状态；判断残余退化状态是否大于等于失效阈值；如果残余退化状态大于等于失效阈值，则认为退化设备失效；如果残余退化状态小于失效阈值，则判断残余退化状态是否大于等于维修阈值；如果残余退化状态大于等于维修阈值，则构建退化过程各阶段的残余退化模型；如果残余退化状态小于维修阈值，则执行获取退化设备的残余退化状态。3.根据权利要求1所述的维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定维修设备退化过程各阶段的残余退化模型的参数，具体包括：根据各维修设备在各阶段各采样点的残余退化状态确定似然函数；采用多维搜索法，对似然函数进行极大化，确定参数中的漂移系数和扩散系数；确定残余退化自然函数；采用极大似然估计法，根据残余退化自然函数确定参数中的n次维修后的残余退化状态的方差和均值、残余退化状态系数。4.根据权利要求1所述的维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定剩余寿命预测模型，具体包括：根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定各阶段剩余时间概率密度函数；根据各阶段剩余时间概率密度函数确定总剩余时间概率密度函数；根据总剩余时间概率密度函数确定剩余寿命预测模型。5.根据权利要求1所述的维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述方法还包括：根据确定参数后的维修设备退化过程各阶段的残余退化模型确定寿命预测模型；根据寿命预测模型确定维修设备寿命值。6.根据权利要求5所述的维修设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述根...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡昌华，郑建飞，司小胜，周涛，张琪，张建勋，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61