机器剩余使用寿命的预测方法技术

一种基于时间——特征值的数据记录对机器的剩余使用寿命进行预测的方法，包含以下步骤：步骤1)采用回归分析法拟合出反映时间与特征值之间变量关系的机器寿命曲线的数学模型，并根据所述模型计算出寿命曲线到达预设的失效阈值所需的时间，即预期剩余使用寿命；以及步骤2)、以随机缺省部分数据的方式重复执行上述步骤1，并根据重复执行的结果统计出预期剩余使用寿命的概率分布，其中最大概率分布处所对应的剩余使用寿命被确定为机器最有可能的预期剩余使用寿命。上述方法避免了以单一寿命曲线模型预测机器剩余使用寿命的偏执性，能够显著提高机器预测的可靠性和准确性。显著提高机器预测的可靠性和准确性。显著提高机器预测的可靠性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
机器剩余使用寿命的预测方法


[0001]本专利技术涉及对机器和/或部件(以下统称“机器”)的剩余使用寿命(Remaining Useful Life，缩写“RUL”)进行预测方法，尤其是基于概率统计对机器的剩余使用寿命进行预测的方法。

技术介绍

[0002]回归分析是确定关联变量之间定量关系(基于数学模型)的常用方法，在预测机器剩余使用寿命的方法中得到了广泛的应用。在现有方法中，回归分析仅用于得出机器寿命的最佳拟合曲线，但基于单一最佳拟合方案的预测结果往往是偏执的(paranoid)，因而难以作为启动维护措施的可靠依据。在实践中，人们仍然不得不面对未知的机器故障以及由此带来的停机损失。现实呼唤一种能够满足现代化生产对可靠预测的需要的机器寿命预测方法。

技术实现思路

[0003]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于时间——特征值的历史数据记录对机器剩余使用寿命进行预测的方法，包含：步骤1)采用回归分析法拟合出反映时间与特征值之间变量关系的机器寿命曲线的数学模型，并根据所述模型计算出机器寿命曲线抵达预先设定的失效阈值所需的时间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于时间——特征值的数据记录对机器的剩余使用寿命进行预测的方法，包含以下步骤：步骤1、采用回归分析法拟合出反映时间与特征值之间变量关系的机器寿命曲线的数学模型，并根据所述模型计算出寿命曲线到达预设的失效阈值所需的时间，即预期剩余使用寿命；和步骤2、以随机缺省部分数据的方式重复执行上述步骤1，并根据重复执行的结果统计出预期剩余使用寿命的概率分布，其中最大概率分布所对应的剩余使用寿命被确定为机器最有可能的预期剩余使用寿命。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述缺省数据占数据总量的比例不超过50％。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述缺省数据占数据总量的比例介于20
±
10％之间。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：缺省数据的占数据总量的比例介于15
±
5％之间。5.如权利要求1-4中任意一项所述的方法，其特征在于：所述寿命曲线的数学模型为至少包含稳定运行(状态1)、线性失效(状态2)和加速失效(状态3)三种运行状态的函数模型(公式
...

【专利技术属性】
技术研发人员：卡里姆，
申请(专利权)人：斯凯孚公司，
类型：发明
国别省市：