【技术实现步骤摘要】
一种随机运行环境影响下旋转机械的剩余寿命预测方法
本专利技术涉及旋转机械的剩余寿命预测
，特别涉及一种随机运行环境影响下旋转机械的剩余寿命预测方法。
技术介绍
现有剩余寿命预测研究基本上都是针对运行于固定工作下的设备。然而，在石化装备生产实际中，石化大机组旋转机械常处于高温、高压或低温、真空状态等变化的运行环境，而且由于设备负载的变化也会对退化过程产生随机的影响。因此，石化装备旋转机械的剩余寿命时需要考虑其随机运行环境的变化对其性能退化的影响。现有非常有限的考虑环境影响下，剩余寿命预测的研究中，已经提出的现有文献GebraeelN.Z.，PanJ...Prognosticdegradationmodelsforcomputingandupdatingresiduallifedistributionsinatime-varyingenvironment.IEEETransactionsonReliability，57(4)，pp539-550，2008基于随机系数回归方法对设备的监测数据进行描述，随机环境对监测数据的影响通过环境状态与随机系数之间的关系来确定，...
【技术保护点】
1.一种随机运行环境影响下旋转机械的剩余寿命预测方法，其特征在于：具体操作步骤如下：步骤一：首先通过状态监测手段获取旋转机械在实际运行中的状态监测数据，并提取能反映其健康状态性能退化数据；步骤二：考虑不同的工作环境状态对性能退化的影响，通过性能退化率的差异来描述，而且在运行过程中，环境状态可能会发生变化，且环境状态转移的时间和各个环境状态持续的时间都是随机的，因此令随机运行环境的状态集为Ψ＝{1,2，K，N}，其中N为环境状态的数目，由工程实际确定；令v：[0，∞)→Ψ为确定的分段常值函数，则v(t)描述了旋转机械在t时刻的环境状态，进一步，定义性能退化率函数λ：
【技术特征摘要】
1.一种随机运行环境影响下旋转机械的剩余寿命预测方法，其特征在于：具体操作步骤如下：步骤一：首先通过状态监测手段获取旋转机械在实际运行中的状态监测数据，并提取能反映其健康状态性能退化数据；步骤二：考虑不同的工作环境状态对性能退化的影响，通过性能退化率的差异来描述，而且在运行过程中，环境状态可能会发生变化，且环境状态转移的时间和各个环境状态持续的时间都是随机的，因此令随机运行环境的状态集为Ψ＝{1,2，K，N}，其中N为环境状态的数目，由工程实际确定；令v：[0，∞)→Ψ为确定的分段常值函数，则v(t)描述了旋转机械在t时刻的环境状态，进一步，定义性能退化率函数λ：即用描述t时刻的退化率，而为参数；步骤三：在以上的描述下，将旋转机械在随机运行环境下的退化过程描述为如下形式：其中{B(t),t≥0}为标准布朗运动，且有σB(t)～N(0,σ2t)，t＞0，用以刻画退化的动态特性，σ(σ＞0)为扩散参数，将到时刻tk的所有退化监测数据表示为：Xk＝{x0,x1,x2,K,xk}；此外，将设备运行环境至时刻tk的监测信息表示为Ck＝{uj,n(tk):j＝1,2,K,n(tk)}，其中uj表示tk前第j次状态转移的时间，n(tk)表示tk前累计的状态转移次数，基于随机过程首达时间的概念，tk时刻预测的剩余寿命sk的概率分布函数为：其中(Xk,Ck)为到tk时刻监测数据和环境状态监测信息的集合；步骤四：考虑到连续时间Markov过程在描述随机状态转移时的优势和灵活性，本项目拟将环境变化过程v(t)描述为连续时间Markov过程；对于环境状态集Ψ，将其对应的转移率矩阵描述为Q；由剩余寿命的定义，为了计算就需要计算在将来一段时间内环境状态转移时间与转移次数的联合概率分布，因为将来一段时间性能退化(即)受环境变化的影响；为此，可令当前时刻tk的环境状态v(t)是已知的，将来一段时间长度s内发生状态转移的时间为{t0,t1,t2,K,tN(S)}对应的在时间区间(tk,s+tk)内的转移次数为N(s)，其中τi,i＝1,2,K,N(s)为第i次的转移时间，这一信息表示为Fk(s+tk)＝{τ...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙国玺，司小胜，张清华，
申请(专利权)人：广东石油化工学院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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