一种细纱机剩余运行寿命的预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种针对细纱机剩余寿命的预测方法，通过分析细纱机实时监控数据提取出影响设备退化的关键参数，接着利用加权主成分分析法构建了细纱机的退化指示量；然后利用构建的退化指示量建立了基于维纳过程的退化模型，并对细纱机的剩余使用寿命实现了预测。本发明专利技术实现了对细纱机的寿命预测，为更好对细纱机进行寿命与健康管理提供了新方法。

A Prediction Method and System for Remaining Operation Life of Spinning Frame

【技术实现步骤摘要】
一种细纱机剩余运行寿命的预测方法及系统
本专利技术涉及机械设备可靠性领域，具体涉及一种细纱机剩余运行寿命的预测方法及系统。
技术介绍
细纱机作为纺纱过程中的一个关键大型设备，其性能好坏直接决定着纱线、织物的质量，甚至纺织品的品质，其中罗拉作为细纱机牵伸和加捻机构的重要组成部分对于细纱的品质具有很大的影响。由于整个纺纱过程处于高温、高湿、强电的工作环境之中，使得细纱机易受温度、湿度和电磁的影响，再加之细纱机自身的磨损、震动和疲劳等客观因素，造成罗拉的变形，从而造成细纱机性能退化和失效，进而引发高频率的断纱，严重影响纺纱、织物的品质。为此，对于细纱机罗拉的寿命预测研究，成为纺纱行业实现智能制造的关键。细纱机在生产过程中，各零部件间的相互作用以及恶劣工作环境的影响，使得细纱机罗拉在某一时刻的退化程度也是随机的，因此采用基于维纳过程的寿命预测模型对细纱机的罗拉退化过程进行研究。针对以上问题，加之实时状态监测技术（ConditioningMonitoring,CM）的应用，基于退化数据的随机过程剩余寿命预测方法得到了广泛的关注。其中维纳过程由于其良好的数学性质获得了广泛的关注和研究。综合分析前本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种细纱机剩余运行寿命的预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采集细纱机运行状态的监测数据，记为X；假设共有

【技术特征摘要】
1.一种细纱机剩余运行寿命的预测方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采集细纱机运行状态的监测数据，记为X；假设共有N维监测参数，且每个参数共采集了m条数据，记采集第一条数据的时刻为0时刻，则，其中，代表第i个参数的全部监测数据的矩阵且，代表在第个时间采集到的第i个参数的数据且；S2、通过下式计算各运行参数与时间之间的Spearman相关系数，从中选取出可以表征设备退化的退化表征参数；（1）其中，代表第i个参数与时间的相关系数，为第i个参数均值，为采集第条数据的时刻，为时间均值；越接近1时，代表该参数与时间相关性越强，相反，越接近0时，则代表与时间相关性越弱；当时，代表参数与时间的相关性较强；假设，共提取出个可以表征细纱机退化的表征参数，这个参数随着时间的变化而发生单调变化，这种变化表征着设备性能的退化，故称其为表征参数，记各参数数据的集合为Z，则，其中代表第i个参数的全部监测数据的矩阵且，代表在第j个时间采集到的第i个参数的数据且；S3、对选取出的个细纱机退化表征参数进行融合，以构建设备的退化指示量，具体步骤为：S31、由于各表征参数单位的不同或数量级差距过大，在进行融合之前，首先通过下式对Z进行标准化处理，将标准化后的数据记为，且；（2）其中，和分别代表第i个表征参数数据的最大值和最小值;S32、计算这个表征参数之间的相关系数矩阵，得到相关系数矩阵R，；（3）其中，代表各表征参数样本的方差，代表第个表征参数和第个表征参数之间的协方差；S33、解析矩阵R，得到R的个特征值以及对应的个特征向量，并将特征值按从大到小的顺序进行排列；然后采用式（4）计算各主元的贡献率，最后，选取个主元参数，使得；（4）S34、利用求取主元数据，其中代表得到的共个主元数据，其中，代表利用上述方法融合得到的第一主元，同理代表第i个主元，并依此类推；且代表第个主元参数；需要注意的是，只需选取前k个主元数据进行后续的分析工作；S4、若单一主元参数，即时，可以很好的体现原始表征参数的统计信息时，即时，则可以直接利用该主元参数的值进行退化过程建模；若单一主元参数无法全面体现原始表征参数的统计信息，则需要选取多个主元参数，引入主元参数权值的概念进行主元参数的融合，首先，利用主元参数贡献率的思想计算各主元参数的权值：（5）其中，代表第个主元参数的权值，然后，利用得到融合了的主元参数，即退化指示量；S5、假设多表征参数各自的退化阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵景峰，牛一凡，
申请(专利权)人：西安工程大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61