一种滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法技术

本发明专利技术公开一种滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法，包括：获取滚轮丝杠副历史数据中多种故障特征，组成多种故障特征向量空间，训练生成拓扑映射GTM网络，构建历史数据似然概率NLLP指标，利用K均值聚类法进行状态划分，构建基于历史数据的Markov模型，预测状态向量和剩余寿命；提取滚轮丝杠副在线监测数据中多种故障特征，构建在线监测数据NLLP指标，训练基于在线监测数据Markov模型预测下一时刻状态向量和剩余寿命；基于在线监测数据获取实际状态向量，获取权值动态修正系数，获取最终剩余寿命。本发明专利技术构建基于历史数据预测模型和基于在线监测数据预测模型，并进行加权平均得到预测结果，增强预测实时性，提高了预测精度。提高了预测精度。提高了预测精度。

【技术实现步骤摘要】
一种滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及丝杠寿命预测领域，特别是涉及一种滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法。

技术介绍

[0002]密封磁阻马达式CRDM(Control Rod Drive Mechanism)是核反应堆控制系统和安全保护系统的一种伺服机构，主要应用在船用反应堆中，通过一组滚轮丝杠副带动控制棒组件上下运动。由于滚轮丝杠组件工作在一回路中，工作负荷大，环境恶劣，磨损严重并且维修成本高。为保证CRDM工作的安全可靠，对其剩余使用寿命RUL(Remaining Useful Life)的有效预测并适时维修，变得尤为重要。对RUL预测一般通过选取一种或多种故障特征作为设备的健康状态指标，利用预测模型对健康状态指标进行预测，从而获取设备未来的健康状态并进一步得出剩余寿命。有效的健康状态指标和稳健的预测模型可以提高预测精确度。因此，如何选取有效的健康状态指标和合理利用数据构建预测模型成为提高远期预测精度的关键。
[0003]目前，针对机械设备的RUL预测主要有基于经验知识、基于物理失效模型和基于数据驱动的RUL预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法，其特征在于：包括以下步骤：获取滚轮丝杠副历史数据中多种故障特征，组成多种故障特征向量空间，利用多种故障特征向量空间训练生成拓扑映射GTM网络；利用训练好的GTM网络构建历史数据似然概率NLLP指标；基于历史数据NLLP指标，利用K均值聚类法对NLLP指标进行状态划分；基于历史数据NLLP指标状态划分，构建基于历史数据的Markov模型并进行训练，利用基于历史数据的Markov模型预测滚轮丝杠副下一时刻的状态向量η1，并预测得出剩余寿命l1；提取滚轮丝杠副在线监测数据中多种故障特征，利用训练完成的GTM网络构建在线监测数据NLLP指标；基于在线监测数据NLLP指标和历史数据NLLP指标状态划分，训练基于在线监测数据的Markov模型；基于在线监测数据的Markov模型分别预测下一时刻的状态向量η2和预测得出剩余寿命l2；基于在线监测数据获取实际状态向量η3；基于所述状态向量η1、所述状态向量η2和所述实际状态向量η3，获取权值动态修正系数ω；基于所述剩余寿命l1、所述剩余寿命l2和所述权值动态修正系数ω，获取滚轮丝杠副最终剩余寿命。2.根据权利要求1所述的滚轮丝杠副剩余使用寿命预测方法，其特征在于：利用GTM网络构建历史数据似然概率NLLP指标的方法如下式所示：式中，p(t|W,β)为似然概率，t表示实际的高维空间数据，β表示实际的高维空间数据t的逆方差，W表示D

【专利技术属性】
技术研发人员：张黎明，焦猛，张磊，佟怡铄，陈璐珈，肖红光，陈玲，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军工程大学，
类型：发明
国别省市：