CN110737976A - 一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法 - Google Patents

一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法 Download PDF

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Abstract

一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，包括以下步骤：步骤1：采集机械设备所有部件的监测信号并从中提取特征值，并且按照特征值对部件历史数据进行分级；步骤2：对于每个不同的部件利用历史特征值数据训练部件健康度评估模型；步骤3：将实时采集的部件特征值输入部件健康度评估模型，推断得到实时的部件健康度值；步骤4：将机械设备不同部件的实时健康度进行信息融合，得到机械设备整体的健康度。本发明所述的机械设备健康评估技术，分别检测各个部件的特征值，可以将部件运行状态结合起来得到设备整体运行状态，更加全面的反映了设备运行的状态。

Description

一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法
技术领域
本发明属于机械设备状态监测领域，特别涉及一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法。
背景技术
机械设备在生产企业中起着至关重要的作用，通过对机械设备进行状态监测，可以提前发现机械设备潜在的安全隐患，为企业的设备维护提供决策信息，避免事故停机，保证人员安全，从而实现降本增效。
传统的机械设备状态监测是依靠单一传感器的信号进行状态评估和预警，根据单一传感器采集的单一类型振动信号计算特征值，并设置报警阈值，当该特征值超过阈值的时候报警，特征值阈值一般根据经验设置。一般的机械设备包含有多个部件，不同的部件具有不同的重要程度，传统的状态评估方法不能反映设备整体的运行状态，也没有体现出设备局部状态和整体状态之间的关系，因此传统的设备运行状态评估方法具有一定的局限性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，以解决上述问题。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，包括以下步骤：
步骤1：将机械设备分为不同的部件，采集机械设备所有部件的监测信号并从中提取特征值，并且按照特征值对部件历史数据进行分级；
步骤2：对于每个不同的部件利用历史特征值数据训练部件健康度评估模型；
步骤3：将实时采集的部件特征值输入部件健康度评估模型，推断得到实时的部件健康度值；
步骤4：将机械设备不同部件的实时健康度进行信息融合，得到机械设备整体的健康度。
进一步的，步骤1中特征值包括振动监测系统采集的机械设备振动信号，工控系统采集的工况参数和部件相关的设备静态参数。
进一步的，步骤1中按照特征值对历史数据进行分级，分级结果对应部件的不同健康度，80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
进一步的，步骤2中部件健康度模型训练过程为：
1)将每一条部件特征值向量记为xi∈Rm，其中i＝1，2，…，n，n是部件特征值向量的样本数量，m是每个特征向量的长度，将所有的部件特征值向量按照式1归一化到[0,1]；
式1中a是xij，j＝1，2，…，m的最小值，b是xij，j＝1，2，…，m的最大值，将a和b的值保存下来作为模型的参数；
2)将归一化的部件特征向量作为输入，使用式2计算部件不同分级的特征值样本在特征空间中的中心位置和边界；
Figure BDA0002228668480000022
Figure BDA0002228668480000023
通过拉格朗日乘子法求解式2得到部件不同分级的特征值向量所处的超球体球心和半径。
进一步的，步骤3所述的模型推断过程为：
1)使用部件健康度评估模型中的参数a和b，按照式1对实时采集的部件特征值向量进行归一化；
2)寻找和归一化的特征向量的欧式距离最近的两个超球体，记作超球体1和超球体2，将归一化的特征向量和超球体2的欧式距离记为L，按照式3计算部件健康度值；
式3中H1是超球体1对应的部件健康度值，H2是超球体2对应的部件健康度值，R2是超球体2的半径，L12是超球体1和超球体2之间的欧式距离，H是特征向量对应的部件健康度。
进一步的，步骤4中的信息融合按照式4计算：
Figure BDA0002228668480000032
式4中的t是机械设备包含的部件总数，Hi是第i个部件的健康度，ri是第i个部件的加权系数，并且
Figure BDA0002228668480000033
Ha是机械设备整体的健康度，Ha的值处于80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
与现有技术相比，本发明有以下技术效果：
本发明所述的机械设备健康评估技术，分别检测各个部件的特征值，可以将部件运行状态结合起来得到设备整体运行状态，更加全面的反映了设备运行的状态。
本发明所述的预警方法以设备健康度为指标，比传统的单一特征预警方法准确度更高。
本发明所述的设备健康度评估方法可以帮助现场设备维护人员更好的做出维修决策，提高生产效率。
附图说明
图1是部件健康度评估模型训练流程图
图2是部件健康度实时评估流程图
图3是机械设备整体健康度评估流程图
图4是机械设备健康度报警流程图
图5特征空间示意图
图6部件1健康度曲线
图7部件2健康度曲线
图8设备健康度曲线
具体实施方式
以下结合附图对本发明进一步说明：
请参阅图1至图8，一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，包括以下步骤：
步骤1：将机械设备分为不同的部件，采集机械设备所有部件的监测信号并从中提取特征值，并且按照特征值对部件历史数据进行分级；
步骤2：对于每个不同的部件利用历史特征值数据训练部件健康度评估模型；
步骤3：将实时采集的部件特征值输入部件健康度评估模型，推断得到实时的部件健康度值；
步骤4：将机械设备不同部件的实时健康度进行信息融合，得到机械设备整体的健康度。
步骤1中特征值包括振动监测系统采集的机械设备振动信号，工控系统采集的工况参数和部件相关的设备静态参数。
步骤1中按照特征值对历史数据进行分级，分级结果对应部件的不同健康度，80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
步骤2中部件健康度模型训练过程为：
1)将每一条部件特征值向量记为xi∈Rm，其中i＝1，2，…，n，n是部件特征值向量的样本数量，m是每个特征向量的长度，将所有的部件特征值向量按照式1归一化到[0,1]；
Figure BDA0002228668480000051
式1中a是xij，j＝1，2，…，m的最小值，b是xij，j＝1，2，…，m的最大值，将a和b的值保存下来作为模型的参数；
2)将归一化的部件特征向量作为输入，使用式2计算部件不同分级的特征值样本在特征空间中的中心位置和边界；
Figure BDA0002228668480000052
Figure BDA0002228668480000053
通过拉格朗日乘子法求解式2得到部件不同分级的特征值向量所处的超球体球心和半径。
步骤3所述的模型推断过程为：
1)使用部件健康度评估模型中的参数a和b，按照式1对实时采集的部件特征值向量进行归一化；
2)寻找和归一化的特征向量的欧式距离最近的两个超球体，记作超球体1和超球体2，将归一化的特征向量和超球体2的欧式距离记为L，按照式3计算部件健康度值；
Figure BDA0002228668480000054
式3中H1是超球体1对应的部件健康度值，H2是超球体2对应的部件健康度值，R2是超球体2的半径，L12是超球体1和超球体2之间的欧式距离，H是特征向量对应的部件健康度。
步骤4中的信息融合按照式4计算：
Figure BDA0002228668480000061
式4中的t是机械设备包含的部件总数，Hi是第i个部件的健康度，ri是第i个部件的加权系数，并且
Figure BDA0002228668480000062
Ha是机械设备整体的健康度，Ha的值处于80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
参阅附图1。图1为部件健康度评估模型训练流程图。首先收集历史监测数据，对历史监测数据进行分级，得到不同分级的历史数据，然后对所有的历史数据进行特征提取，构成训练特征空间，然后在特征空间中训练部件健康度评估模型，最后输出部件健康度评估模型。
参阅附图2。图2是实时评估部件健康度的流程，首先采集部件相关的实时监测数据，并从中提取特征，构成待预测的特征向量，然后加载预训练的部件健康度评估模型，将待预测的特征向量输入部件健康度评估模型中，模型输出部件健康度数值。
参阅附图3。图3是机械设备整体健康度评估流程，经过附图2所示的流程得到了机械设备的各个部件实时的健康度，然后将部件实时的健康度通过融合算法进行融合，得到机械设备整体的健康度。
参阅附图4。图4为机械设备健康度报警逻辑。如果设备健康度小于高报阈值，输出机械设备的运行状态为“正常运行”，如果设备健康度大于高报阈值小于高高报阈值，输出机械设备的运行状态为“高报报警”，如果设备健康度大于高高报阈值，输出机械设备的运行状态为“高高报报警”。
实施例
以某机械设备为例，该设备分为两个主要部件，对该设备的两个部件进行振动监测，采集加速度、速度和包络振动信号，并从中提取特征值，以速度一倍转频能量和速度有效值为例，抽取历史数据中正常运行样本和劣化样本，分别进行数据预处理和训练，归一化的特征空间如图5所示，图5中的超球体1代表的是正常运行的样本，对应的健康度是100％，超球体2代表的是劣化的样本，对应的健康度是60％，待计算的样本处于超球体1和超球体2之间，根据式3计算这些样本的健康度。图6所示是部件1的健康度变化曲线，图7所示是部件2的健康度变化曲线。部件1和部件2的权重系数分别为0.5和0.5，根据式4计算设备整体的健康度曲线如图8所示。

Claims (6)

1.一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：将机械设备分为不同的部件，采集机械设备所有部件的监测信号并从中提取特征值，并且按照特征值对部件历史数据进行分级；
步骤2：对于每个不同的部件利用历史特征值数据训练部件健康度评估模型；
步骤3：将实时采集的部件特征值输入部件健康度评估模型，推断得到实时的部件健康度值；
步骤4：将机械设备不同部件的实时健康度进行信息融合，得到机械设备整体的健康度。
2.根据权利要求1所述的一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，步骤1中特征值包括振动监测系统采集的机械设备振动信号，工控系统采集的工况参数和部件相关的设备静态参数。
3.根据权利要求1所述的一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，步骤1中按照特征值对历史数据进行分级，分级结果对应部件的不同健康度，80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
4.根据权利要求1所述的一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，步骤2中部件健康度模型训练过程为：
1)将每一条部件特征值向量记为xi∈Rm，其中i＝1，2，…，n，n是部件特征值向量的样本数量，m是每个特征向量的长度，将所有的部件特征值向量按照下式归一化到[0，1]；
Figure FDA0002228668470000011
式1中a是xij，j＝1，2，…，m的最小值，b是xij，j＝1，2，…，m的最大值，将a和b的值保存下来作为模型的参数；
2)将归一化的部件特征向量作为输入，使用下式计算部件不同分级的特征值样本在特征空间中的中心位置和边界；
Figure FDA0002228668470000021
Figure FDA0002228668470000022
通过拉格朗日乘子法求解式2得到部件不同分级的特征值向量所处的超球体球心和半径。
5.根据权利要求1所述的一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，步骤3所述的模型推断过程为：
1)使用部件健康度评估模型中的参数a和b，按照式1对实时采集的部件特征值向量进行归一化；
2)寻找和归一化的特征向量的欧式距离最近的两个超球体，记作超球体1和超球体2，将归一化的特征向量和超球体2的欧式距离记为L，按照下式计算部件健康度值；
Figure FDA0002228668470000023
式3中H1是超球体1对应的部件健康度值，H2是超球体2对应的部件健康度值，R2是超球体2的半径，L12是超球体1和超球体2之间的欧式距离，H是特征向量对应的部件健康度。
6.根据权利要求1所述的一种基于多维度信息融合的机械设备健康评估方法，其特征在于，步骤4中的信息融合按照下式计算：
Figure FDA0002228668470000024
式4中的t是机械设备包含的部件总数，Hi是第i个部件的健康度，ri是第i个部件的加权系数，并且Ha是机械设备整体的健康度，Ha的值处于80％-100％对应着部件运行正常，60％-80％对应部件出现故障，高报提醒，0％-60％对应着部件出现故障，高高报提醒。
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