【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及复杂设备健康管理，特别是涉及一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法及系统。
技术介绍
1、复杂设备是一种结构复杂，由多种部件构成，融合光、电、机械动力等多学科技术的工业产品。随着中国工业化进程的快速推进，越来越多的复杂设备出现在各种大型设备中成为设备核心。因此，为保证大型设备的正常运转，对复杂设备开展健康管理已经成为大型设备日常维护的重要组成部分。健康管理是一套涵盖监测、诊断、预测和维护等多个方面以保证被管理对象正常运行及延长其使用寿命的方法，经常应用于各种大型设备的生产和使用过程中。对复杂设备开展健康管理研究，旨在利用其工作过程中积累的历史数据及相关专家信息，结合数据分析、预测和评估等多种方法，对其开展全面、完整并带有可解释性的健康管理操作，从而得到复杂设备的工作状态，保证其安全有效的运行。其意义在于可以及时掌握复杂设备的综合性能和健康态势，对设备的潜在风险及时规避，降低设备维护成本，实现对设备的预防性维护。
2、然而，复杂设备内部结构复杂，由多种类型部件构成，在对其进行健康管理时，必须综合考虑各部件的运行情况，以得到完整、准确和可解释的健康状态信息。这需要将各部件信息纳入到一个体系下，通过综合利用的方法，对复杂设备的健康状态进行分析。但是，由于构成复杂设备的各部件来源于不同学科，表现其状态的指标结构并不一致，因而，在进行复杂设备健康管理时，如何融合多源异构信息成为了必须要解决的首要问题。此外，由于复杂设备处于各类大型设备的关键位置，因而在对其进行健康管理时，需要从过程到结果具备一定的可解释性，以
3、复杂设备的健康管理涉及数据判读、健康评估、健康趋势分析和决策支持等多个环节。目前的研究都是分散的、各自独立的，这导致基础数据样式繁杂，结果表现方式凌乱，相互之间缺少支撑。因此，对复杂设备构建一个统一、完整的平台级健康管理系统是当前急需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法及系统，能够基于复杂设备的多源异构信息对复杂设备进行健康管理，提高复杂设备健康管理的合理性。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
3、一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，包括：数据判读模块、健康评估模块、健康趋势分析模块和决策支持模块；
4、所述健康评估模块、所述健康趋势分析模块和所述决策支持模块均与所述数据判读模块连接；
5、所述数据判读模块用于对复杂设备的运行参数进行异常识别和预处理，并确定多种预处理后的运行参数以及每种运行参数的变化趋势；
6、所述健康评估模块用于根据多种预处理后的运行参数，利用er算法确定复杂设备的实时健康状态；
7、所述健康趋势分析模块用于根据多种预处理后的运行参数，利用预测算法确定复杂设备的预测健康状态；所述预测算法包括灰色预测法、arima预测法和lstm预测法；
8、所述决策支持模块用于根据多种预处理后的运行参数，确定复杂设备中每种器件的备用数量。
9、一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，包括：
10、获取复杂设备的多种运行参数；
11、对复杂设备的运行参数进行异常识别和预处理，并确定多种预处理后的运行参数以及每种运行参数的变化趋势；
12、根据多种预处理后的运行参数，利用er算法确定复杂设备的实时健康状态；
13、根据多种预处理后的运行参数，利用预测算法确定复杂设备的预测健康状态；所述预测算法包括灰色预测法、arima预测法和lstm预测法；
14、根据多种预处理后的运行参数，确定复杂设备中每种器件的备用数量；
15、存储并显示每种运行参数的变化趋势、复杂设备的实时健康状态、预测健康状态和复杂设备中每种器件的备用数量。
16、根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
17、本专利技术提供的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法及系统，证据推理算法为核心，结合多种预测算法和数据处理算法，完成对复杂设备的健康管理能够综合利用有限的数据，对复杂设备开展具有可解释性的健康评估、健康趋势分析、寿命预测等健康管理工作，进一步反映复杂设备目前和未来的健康状态。
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1.一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，包括：数据判读模块、健康评估模块、健康趋势分析模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：运行数据获取模块；
3.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：显示模块；
4.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：存储模块；
5.一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，对复杂设备的运行参数进行异常识别和预处理，并确定多种预处理后的运行参数以及每种运行参数的变化趋势，包括：
7.根据权利要求5所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，根据多种预处理后的运行参数，利用ER算法确定复杂设备的实时健康状态，包括：
8.根据权利要求5所述的一种融合多源异构
9.根据权利要求8所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，所述灰色预测模型是以复杂设备的多种历史运行参数为输入，以复杂设备的下一历史时刻的健康状态为输出，利用灰色预测法建立灰微分方程，将灰微分方程白化处理并求解得到的；
10.根据权利要求5所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，根据多种预处理后的运行参数，确定复杂设备中每种器件的备用数量，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，包括：数据判读模块、健康评估模块、健康趋势分析模块和决策支持模块；
2.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：运行数据获取模块；
3.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：显示模块；
4.根据权利要求1所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理系统，其特征在于，所述系统还包括：存储模块；
5.一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种融合多源异构信息的复杂设备健康管理方法，其特征在于，对复杂设备的运行参数进行异常识别和预处理，并确定多种预处理后的运行参数以及每种运行参数的变化趋势...
【专利技术属性】
技术研发人员：周志杰，陈满林，冯志超，胡昌华，姚鑫智，韩晓霞，胡明，
申请(专利权)人：中国人民解放军火箭军工程大学，
类型：发明
国别省市：
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