【技术实现步骤摘要】
基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法
本专利技术涉及机电设备运行状态识别领域,尤其是一种基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法。
技术介绍
随着科技和现代工业的快速发展,机电设备作为工业生产的重要工具,其健康运行直接关系到企业的安全生产,如旋转机械、航空运载工具等。例如:轮毂电机作为一种典型的机电设备,是电动汽车分布式驱动系统的核心技术之一,广泛应用于电动汽车领域,然而,电动汽车复杂多变的驾驶条件和操作环境以及轮毂电机特定的设计结构,极易诱发轮毂电机发生故障,这不仅加大了轮毂电机运行安全评估的困难,而且增加了每个评估指标的不确定性。传统的评估方法把机电设备的振动、噪声、温度、电流和电压等作为评估指标,分别评估机电设备的运行状态,其具有两个主要特征:一方面,每个评估指标都可以从某个阶段间接的推断出机电设备的运行评估状态,并且同一指标的可信度针对不同的评估目标有所不同,例如,振动、噪声和温度通常用于评估机械状态,电流和电压通常用去评估电气状态,因此,将一个指标用于同时评估机械和电气故障状态的操作 ...
【技术保护点】
1.一种基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法,分别采集并整理机电设备在安全、预警和危险的运行状态下n个评估阶段的运行信息,其特征是包括以下步骤:/n步骤A:根据运行信息对应的特征参数设计对应的评估模型M
【技术特征摘要】
1.一种基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法,分别采集并整理机电设备在安全、预警和危险的运行状态下n个评估阶段的运行信息,其特征是包括以下步骤:
步骤A:根据运行信息对应的特征参数设计对应的评估模型Mj,j=1,2,3…m,m是评估模型个数;
步骤B:依次计算出评估模型Mj在安全、预警、危险的运行状态的概率密度函数F(r)、隶属度函数Qq(r)和未知运行状态的隶属度函数值Q4(rij),再得到在安全、预警、危险的运行状态概率αij、βij、γij和未知运行状态下的概率r为某一评估模型Mj的任意输出值,q=1,2,3,rij为第j个评估模型下第i个评估阶段的输出值;
步骤C:根据概率αij、βij、γij建立决策矩阵P;
步骤D:基于决策矩阵P,再依据初始的评估经验获得初始权重向量ω0,同时依据实时的评估信息获得实时权重向量ω1,从而获得综合权重向量ω;
步骤E:基于综合权重向量ω,确定第j个评估模型Mj在第i个评估阶段下的实时状态xi的阶段性的安全度矩阵pdj(xi,xk),根据安全度矩阵pdj(xi,xk)计算出第i评估阶段下的实时状态xi相对于其他评估阶段下的实时状态xk的安全度pd(xi,xk),根据安全度pd(xi,xk)计算出相对安全比根据相对安全比得到全局评估指标GI,根据全局评估指标GI评估出机电设备的运行状态。
2.根据权利要求1所述的基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法,其特征是:步骤B中,所述的概率密度函数所述的隶属度函数
Q4(rij)=max{1-Q1(rij)-Q2(rij)-Q3(rij),0},其中,
所述的
μ和σ分别为评估模型Mj的数学期望和标准差;o和e是一个有序的正整数数列{1,2,3,...,S},q=1,2,3,当q=1时,Q1(r)表示评估模型Mj在安全运行状态的隶属度函数;q=2时,Q2(r)表示评估模型Mj在预警运行状态的隶属度函数;q=3时,Q3(r)表示评估模型Mj在危险运行状态的隶属度函数;ro是评估模型Mj输出值r在区间[μ-3σ,μ+3σ]被S等分后第o个等分点对应的数值,ro-1为第o-1个等分点对应的数值,形成区间[ro-1,ro],re是评估模型Mj输出值r在区间[μ-3σ,μ+3σ]被S等分后第e个等分点对应的数值,re-1为第e-1个等分点对应的数值,形成区间[re-1,re]。
3.根据权利要求2所述的基于多模联动和多阶段协作的机电设备运行安全评估方法,其特征是:步骤C中,所述的决策矩阵
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【专利技术属性】
技术研发人员:薛红涛,张子鸣,秦霞,周嘉文,吴蒙,
申请(专利权)人:江苏大学,
类型:发明
国别省市:江苏;32
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