一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法技术

本发明专利技术涉及一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，获取服役条件下机械装备关键零件的振动、温升、扭矩等运行参数的退化数据，对各运行参数进行归一化处理，得到各运行参数特征指数，同时结合退化数据的退化量和退化率实现失效阈值自修正；利用各运行参数的测量数据进行评估，给出各运行参数影响零件健康状态的贡献度和影响权重，进行参数特征权重分配和归一化处理，得到零件故障指数。给出零件故障的判定规则，确定影响机械装备健康状态的关键零件健康指数。根据零件健康指数的特点，确定各零件对机械装备健康状况的影响权重，构造机械装备健康指数，实现对装备健康状态的评估和预测，能够提高机械装备健康评估的实时性和准确性。实时性和准确性。实时性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法


[0001]本专利技术涉及一种机械装备健康评估方法，属于机械结构强度与寿命
，具体涉及一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法。

技术介绍

[0002]机械装备的健康状态与其关键零件(轴承、齿轮、主轴等)的运行状态和服役性能密切关联。机械装备关键零件的运行状态，可以通过测量服役过程中零件的特征参数进行表征。服役时零件的特征参数主要包括零件的振动、温升、扭矩等，这些特征参数在服役中不断变化，其变化情况(如取值大小、变化量的幅值、速率等)取决于零件的服役条件和参数本身的特征。当零件出现故障时，零件的振动、温升、扭矩等特征参数会发生明显变化。利用服役时零件特征参数的监测数据，提取有效特征信息，可以评估机械装备的健康状态。
[0003]健康指数可以表征机械装备的健康状态，是机械装备维修决策和剩余服役寿命预测的敏感特征参数。健康指数不是传感器采集的原始数据，而是经过特征信号提取和模型算法得出的能够表征机械装备可靠性或性能退化状态的量化数字，通常取值范围为(0，1]。健康指数越接近1，代表装备越健康；健康指数越接近0，代表装备性能退化越严重。
[0004]传统机械装备健康状况评估方法中，失效阈值往往是根据经验数据给定，是一个固定值，然而对于在役的特定机械装备是远远不够的，可能导致评估结果不准确。因此，需要提出一种可以实现失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，以满足对在役机械装备健康状况的准确评估。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是克服现有技术的缺陷，通过一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，实现基于关键零部件多维度的特征参数提取和失效阈值自修正，构建用于评估装备健康状态的机械装备健康指数，对在役机械装备健康状态进行实时评估和准确预测。
[0006]为实现上述目的，本专利技术的方案包括：
[0007]本专利技术的一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法的技术方案，获取服役条件下机械装备关键零件各个指标特征的运行参数数据，运行参数数据统计处理后得到对应各个指标特征的运行参数特征指数；若运行参数特征指数大于或等于失效阈值，则表示对应零件出现故障；
[0008]所述失效阈值通过如下方式确定：首先根据经验设置一个初始失效阈值，然后判断机械设备退化阶段，若机械设备处于退化前期则失效阈值为初始失效阈值，若机械设备处于退化中期则根据退化量逐渐增加失效阈值进行修正，若机械设备处于退化后期则保持当前的失效阈值停止修正。
[0009]本专利技术的方法以服役条件下机械装备关键零件运行状态的监测数据为参考数据，结合退化数据的退化量和退化率不断修正零件的失效阈值，根据结合机械装备退化过程而
动态调整的失效阈值，利用监测数据统计得到的运行参数与失效阈值比较，进行零件出现故障的判断预测。本专利技术的失效阈值根据机械装备的退化过程动态调整，更加符合机械装备零部件可能发生故障的规律，提高了机械装备健康状态评估的准确性。进一步地，若机械设备处于退化中期则通过如下方式对失效阈值进行修正，若退化量小于当前失效阈值的第一设定倍数，所述第一设定倍数小于1，则保持当前失效阈值不变；否则将当前失效阈值乘以第二设定倍数进行修正，所述第二设定倍数大于1。
[0010]进一步地，通过如下方式判断机械设备退化阶段：如果退化率大于设定值，且退化量小于初始失效阈值的第三设定倍数，所述第三设定倍数小于1，则属于退化前期；如果退化率小于设定值，则属于退化中期；如果退化率大于设定值，且退化量大于当前失效阈值的第三设定倍数，则属于退化后期。
[0011]进一步地，通过对所述运行参数数据进行归一化处理，得到运行参数特征指数；通过下式对所述运行参数数据进行归一化处理：
[0012][0013]式中，C
XO
(τ)是运行正常状态原始信号O(t)和运行参数数据中的待评估状态信号X(t)之间的正协方差函数，δ
O
和δ
X
分别是信号O(t)和信号X(t)的标准差，Y为运行参数特征指数，Y∈(0,1]。
[0014]进一步的，还利用获取的所述运行参数数据的数据特征进行评估，根据各个运行参数影响零件健康状态的贡献度得出各个运行参数的权重系数；将各个运行参数特征指数与对应的权重系数的乘积累加，得到机械装备零件故障指数；当运行参数特征指数大于等于1，或者零件故障指数等于1，表示机械装备零件已经出现故障。
[0015]进一步地，利用获取的所述运行参数数据的数据特征进行评估，采用层次分析法，根据各个运行参数影响零件健康状态的贡献度得出各个运行参数的权重系数。
[0016]进一步地，还进一步确定影响机械装备健康状态的关键零件，用关键零件的健康指数表征零件的健康状态，所述关键零件的健康指数等于1减去对应零件故障指数；根据所述关键零件的健康指数的特点，确定各个关键零件对机械装备健康状况的影响程度，进而根据影响程度得出各个关键零件对机械装备健康状况的影响权重；将各个关键零件的健康指数乘以对应的影响权重并累加，得到机械装备健康指数；根据机械装备健康指数对机械装备健康状态进行评估。
[0017]本专利技术还进一步获得服役时关键零件特征参数的变化特征信息，给出影响机械装备健康状态的关键零件健康指数，根据零件健康指数的特点及其对机械装备健康状态的影响权重，构造出机械装备健康指数，用作对机械装备健康状态的实时评估及预测。
[0018]进一步地，所述机械装备健康指数越大，代表装备越健康；当机械装备健康指数小于预设的临界阈值时，发出机械装备处于危险状态的预警。
[0019]本专利技术的有益效果为：
[0020]本专利技术提出的在役机械装备健康状况评估方法，通过测量服役过程中机械装备关键零件的特征参数(如零件的振动、温升、扭矩等)，获得服役条件下特征参数的变化趋势，不断修正失效阈值，给出影响机械装备健康状态的关键零件健康指数。根据零件健康指数的特点，能够构造出评估装备健康状态的机械装备健康指数。该方法依据服役条件下机械
装备关键零件特征参数的实时测量数据，不断修正失效阈值，能够准确反映装备的实际运行状态，以此来预测机械装备出现故障的可能性，评估装备的健康状态，提高装备健康评估的实时性和准确性。
附图说明
[0021]图1是本专利技术的机械装备健康状况评估方法流程图；
[0022]图2是机械装备关键零件特征参数的采集原理示意图；
[0023]图3是本专利技术的机械零件失效阈值自修正过程示意图；
[0024]图4是本专利技术的根据机械装备健康指数进行机械装备健康状态判定的示意图。
具体实施方式
[0025]为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚，下面结合附图及实施例，对本专利技术作进一步的详细说明。
[0026]本专利技术的一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，基本构思在于，获取服役条件下机械装备关键零件(轴承、齿轮、主轴等)的振动、温升、扭矩等本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，其特征在于，获取服役条件下机械装备关键零件各个指标特征的运行参数数据，运行参数数据统计处理后得到对应各个指标特征的运行参数特征指数；若运行参数特征指数大于或等于失效阈值，则表示对应零件出现故障；所述失效阈值通过如下方式确定：首先根据经验设置一个初始失效阈值，然后判断机械设备退化阶段，若机械设备处于退化前期则失效阈值为初始失效阈值，若机械设备处于退化中期则根据退化量逐渐增加失效阈值进行修正，若机械设备处于退化后期则保持当前的失效阈值停止修正。2.根据权利要求1所述的失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，其特征在于，若机械设备处于退化中期则通过如下方式对失效阈值进行修正，若退化量小于当前失效阈值的第一设定倍数，所述第一设定倍数小于1，则保持当前失效阈值不变；否则将当前失效阈值乘以第二设定倍数进行修正，所述第二设定倍数大于1。3.根据权利要求2所述的失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，其特征在于，通过如下方式判断机械设备退化阶段：如果退化率大于设定值，且退化量小于初始失效阈值的第三设定倍数，所述第三设定倍数小于1，则属于退化前期；如果退化率小于设定值，则属于退化中期；如果退化率大于设定值，且退化量大于当前失效阈值的第三设定倍数，则属于退化后期。4.根据权利要求1所述的失效阈值自修正的在役机械装备健康状况评估方法，其特征在于，通过对所述运行参数数据进行归一化处理，得到运行参数特征指数Y；通过下式对所述运行参数数据进行归一化处理：式中，C
XO
(τ)是运行正常状态原始信号O(t)和运行参数数据中的待评估状态信号X...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛玉君，李济顺，李帅，
申请(专利权)人：河南科技大学，
类型：发明
国别省市：