系统相似性剩余寿命预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种系统相似性剩余寿命预测方法及装置，该方法包括如下步骤：S1，获取系统状态监测传感器数据；S2，对预处理后的每列状态监测传感器数据采用自适应噪声完备集合经验模态分解，得到多个模态分量I MFs和残差r<subgt;n</subgt;；S3，得到各传感器信号退化过程中的局部再生，残差r<subgt;n</subgt;表示全局退化量；S4，构建训练和测试退化曲线库；S5，计算两条退化曲线之间的相似度；S6，计算相似度较高的剩余寿命预测值的加权平均，得到一系列剩余寿命预测值；S7，根据非参数核密度估计方法，构建预测剩余寿命的概率分布函数，取中位值作为最终预测的剩余寿命。采用本技术方案，用集成全局和局部剩余寿命的核密度方法估计设备的剩余寿命，提高预测准确率和竞争力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于设备健康管理，涉及一种系统相似性剩余寿命预测方法及装置。

技术介绍

1、随着当今社会科学技术的迅速发展和人类文明的进步，飞行设备、轮船、车辆等大型机械高精设备和基础设备对我国经济的发展和国家安全建设都具有重大的意义，预测和健康管理技术可以有效降低设备失效导致的经济损失，保证设备的可靠运行时间，提升设备的安全性能。因此，对现代复杂机械设备进行剩余寿命预测是十分必要。

2、随着大数据时代的兴起，考虑复杂系统模型的数据驱动预测方法受到越来越多的关注。在数据驱动的模型中，基于退化轨迹相似性匹配的预测方法由于其较强的可解释性和相对简单的实现过程而受到广泛应用。然而，大多数学者在退化轨迹相似性匹配过程中采用的是两点之间的欧氏距离，导致相似性容易受到异常噪声点的干扰进而影响整体的匹配结果。

3、此外，在量化两个轨迹之间的相似性时，现有工作往往忽略了退化程度的演化。由于设备中晚期的退化程度比早期剧烈，这致使基于相似性匹配方法的早中期预测效果较差，远弱于其后期预测效果，因此在退化轨迹相似性匹配过程中，考虑样本的退化程度和不同退化阶段相似本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，对状态监测传感器数据进行预处理的方法为：对状态监测传感器数据进行归一化处理，并按照工况条件对数据进行K-means聚类，得到退化趋势更为明显的退化曲线。

3.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤S4中基于双向门控循环单元，采用滑动时间窗截取全部传感器全局和局部退化曲线，编码得到一维健康指标向量，具体步骤如下：

4.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤S5根据自适应控制参数最长公...

【技术特征摘要】

1.一种系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，对状态监测传感器数据进行预处理的方法为：对状态监测传感器数据进行归一化处理，并按照工况条件对数据进行k-means聚类，得到退化趋势更为明显的退化曲线。

3.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤s4中基于双向门控循环单元，采用滑动时间窗截取全部传感器全局和局部退化曲线，编码得到一维健康指标向量，具体步骤如下：

4.如权利要求1所述的系统相似性剩余寿命预测方法，其特征在于，步骤s5根据自适应控制参数最长公共子序列，进行相似度匹配，计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：余文念，邹俊杰，孔程程，陈子旭，丁晓喜，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：