CN111753258B - 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法 - Google Patents

基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111753258B
CN111753258B CN202010524770.1A CN202010524770A CN111753258B CN 111753258 B CN111753258 B CN 111753258B CN 202010524770 A CN202010524770 A CN 202010524770A CN 111753258 B CN111753258 B CN 111753258B
Authority
CN
China
Prior art keywords
mechanical equipment
probability distribution
curve
distribution model
failure
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010524770.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111753258A (zh
Inventor
吴凤和
张伟
吴月明
唐军
郭保苏
孙迎兵
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hubei Daneng Food and Beverage Co.,Ltd.
Original Assignee
Yanshan University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Yanshan University filed Critical Yanshan University
Priority to CN202010524770.1A priority Critical patent/CN111753258B/zh
Publication of CN111753258A publication Critical patent/CN111753258A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111753258B publication Critical patent/CN111753258B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/18—Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

本发明提供一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，首先，确定设备的失效判据，并进行数据采集，将采集的数据处理后进行绘制及曲线拟合，并以数据点到拟合曲线的竖直距离d作为随机变量；然后，采用不同概率分布模型对提取的随机变量进行概率分布拟合，并将竖直距离d换算成机械设备的失效判据，得到失效判据的概率分布模型；接着，根据K‑S检验选取最佳概率分布模型；最后，将失效判据的最佳概率分布曲线逆时针旋转90度，与拟合曲线、失效参考线绘制在同一坐标系中，根据各曲线的位置关系确定机械设备的剩余使用寿命及可靠概率。本发明以竖直距离作为随机变量建立概率分布模型，有效的提高了剩余寿命预测的精度。

Description

基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法
技术领域
本发明涉及设备的剩余寿命预测领域，特别涉及一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法。
背景技术
随着时代和科技的进步，机械设备已广泛应用于航空、航天、船舶等关乎国家安全和人民生活的各个领域，为保证设备的安全及可靠性，设备对于剩余寿命预测技术的需求越来越高。设备一旦发生故障，可能会导致整个工作系统的崩溃甚至会造成危险，并且对于一些设备来说传统的停机检修方法不仅费时、费力而且影响效率。因此要在设备失效即达到寿命之前对其维修或更换，这种将非计划停机变为计划停机的策略，既避免了故障隐患的发生，同时节约了维修时间，减少维修成本，增加设备的运行时间。
现有的剩余寿命预测方法，大多数为通过加速试验或者数据驱动的方式进行预测，很难达到实时预测的功能。针对以上问题，研究一种可以实时对机械设备进行剩余寿命预测的方法对于工作安全及提高效率具有重要的意义。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，该方法采用“竖直距离”作为随机变量来建立概率分布模型，得到的精确结果，可有效预测机械设备中隐患故障的发生，节约设备维修时间，减少维修成本，增加设备的运行时间。
本发明提供了一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，首先，确定机械设备的失效判据并采集所需数据，进行数据点绘制及曲线拟合，计算数据点到拟合曲线的竖直距离d；然后，以竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，并将竖直距离d换算成机械设备的失效判据，得到失效判据的概率分布模型；接着，根据K-S检验选取最佳概率分布模型，将最佳概率分布曲线、拟合曲线和失效参考线绘制在同一坐标系中；最后，根据各曲线的位置关系确定机械设备的剩余使用寿命及可靠概率。或者给定满足设备剩余使用寿命的可靠概率，并将最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向移动到可靠概率处，确定机械设备在给定可靠概率下的剩余使用寿命，基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的具体实施步骤如下：
S1、根据机械设备的性能参数，确定机械设备的失效判据；
S2、通过安装在机械设备上的传感器，采集所需机械设备的相关数据信号；
S3、利用机械设备的失效判据表达式，对所采集到的相关数据信号进行处理，计算得到一系列的失效判据数据点，将失效判据数据点绘制在坐标区内，得到失效判据-使用时间的数据图；
S4、在失效判据-使用时间的数据图内，将得到的数据点采用最小二乘法线性拟合的方法得到拟合曲线，并计算每一个数据点到拟合曲线的竖直距离d；
S5、将竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，得到竖直距离d所对应的概率分布模型；
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的竖直距离d换算成机械设备的失效判据，从而得到机械设备失效判据的概率分布模型和与之对应的概率分布曲线；
S7、根据K-S检验法，选择机械设备失效判据的最佳概率分布模型；
S8、将机械设备失效判据的最佳概率分布模型中的概率分布曲线逆时针旋转90度，与步骤S4得到的拟合曲线绘制在同一坐标系中，并根据机械设备的失效判据在坐标系内绘制失效参考线；
S9、将所述拟合曲线延长和所述失效参考线相交，并计算所述拟合曲线和所述失效参考线交点位置的横坐标值；
S10、将机械设备失效判据的最佳概率分布曲线沿所述拟合曲线的方向，移动到所述拟合曲线和所述失效参考线的交点处，计算最佳概率分布曲线在所述失效参考线以上的面积，进而求出对应的概率。
可优选的是，把所述数据点到所述拟合曲线的纵坐标差值取为竖直距离d，并将其作为概率分布模型的输入变量。
可优选的是，在步骤S5中，所述概率分布模型可采用威布尔分布、极值分布和对数正态分布模型。
可优选的是，所述威布尔分布模型为：
Figure BDA0002533332410000031
其中，t是时间随机变量，m＞0为形状参数，η＞0为尺度参数，γ＞0为位置参数，e是自然常数，f1(t)是关于时间t的函数；
所述极值分布模型为：
Figure BDA0002533332410000032
其中，t是时间随机变量，μ1为位置参数，σ1为尺度参数，e是自然常数，f2(t)是关于时间t的函数；
所述对数正态分布模型为：
Figure BDA0002533332410000033
其中，t是时间随机变量，μ2是均值，σ2为方差，e是自然常数，f3(t)是关于时间t的函数。
可优选的是，在步骤S4中，还可以采用神经网络方法对得到的数据点进行拟合得到拟合曲线。
可优选的是，所述剩余寿命预测方法中所预测的机械设备为在正常工作运行中的设备。
可优选的是，所述拟合曲线和所述失效参考线交点位置的横坐标值即为该机械设备刚好失效时的使用寿命，移动后的最佳概率分布曲线在所述失效参考线以上对应的概率即为该机械设备满足上述使用寿命的可靠概率。
本发明另一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的具体实施步骤如下：
S1、根据机械设备的性能参数，确定机械设备的失效判据；
S2、通过安装在机械设备上的传感器，采集所需机械设备的相关数据信号；
S3、利用机械设备的失效判据表达式，对所采集到的相关数据信号进行处理，计算得到一系列的失效判据数据点，将失效判据数据点绘制在坐标区内，得到失效判据-使用时间的数据图；
S4、在失效判据-使用时间的数据图内，将得到的数据点采用最小二乘法线性拟合的方法得到拟合曲线，并计算每一个数据点到拟合曲线的竖直距离d；
S5、将竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，得到竖直距离d所对应的概率分布模型；
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的竖直距离d换算成机械设备的失效判据，从而得到机械设备失效判据的概率分布模型和与之对应的概率分布曲线；
S7、根据K-S检验法，选择机械设备失效判据的最佳概率分布模型；
S8、将机械设备失效判据的最佳概率分布模型中的概率分布曲线逆时针旋转90度，与步骤S4得到的拟合曲线绘制在同一坐标系中，并根据机械设备的失效判据在坐标系内绘制失效参考线；
S9、根据机械设备实际运行情况及用户需求给定满足机械设备剩余使用寿命的可靠概率；
S10、将最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向移动至某一位置，使最佳概率分布曲线在失效参考线以上的面积所对应的概率为步骤S9设定的可靠概率。
可优选的是，在步骤S4中，把所述数据点到所述拟合曲线的纵坐标差值取为竖直距离d，并将其作为概率分布模型的输入变量。
可优选的是，在步骤S5中，所述概率分布模型采用威布尔分布模型、极值分布模型和对数正态分布模型。
本发明与现有技术相比，具有如下优点：
(1)本发明在对机械设备进行剩余寿命预测的时候，不会影响机械设备的正常工作，无需停机，能够大量的节省人力、物力和时间，也不会对加工的工件造成破坏，减少不必要的损失，减少维修成本，增加设备的运行时间，从而提高工厂的生产效率，创造更高的价值；
(2)本发明对于机械设备剩余寿命的预测无需样本，直接对正常运行的设备进行数据实时监测，即可预测出机械设备的剩余寿命，减少采集样本时间，预测方法更加的高效；
(3)本发明基于概率统计学进行剩余寿命预测，并以数据点到拟合曲线的竖直距离作为建立概率分布模型的输入，增加了统计数据，使概率结果更加精确，从而提供更加真实的实际数据。
附图说明
图1为本发明基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的第一原理框图；
图2为本发明基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的第二原理框图；
图3为本发明基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的数据点及曲线拟合图；
图4a为第一实施例威布尔分布的检验结果图；
图4b为第一实施例极值分布的检验结果图；
图4c为第一实施例对数正态分布的检验结果图；
图5为本发明基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的基于第一种方法的可靠概率计算示意图；
图6a为第二实施例威布尔分布的检验结果图；
图6b为第二实施例极值分布的检验结果图；
图6c为第二实施例对数正态分布的检验结果图；以及
图7为本发明基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的基于第二种方法的可靠概率计算示意图。
具体实施方式
为详尽本发明之技术内容、所达成目的及功效，以下将结合说明书附图进行详细说明。
基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，如图1所示，首先，确定机械设备的失效判据并采集所需数据，进行数据点绘制及曲线拟合，计算数据点到拟合曲线的竖直距离d；然后，以竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，并将竖直距离d换算成失效判据，得到失效判据的概率分布模型；接着，根据K-S检验选取最佳概率分布模型，将最佳概率分布曲线、拟合曲线和失效参考线绘制在同一坐标系中；最后，根据各曲线的位置关系确定机械设备的剩余使用寿命及可靠概率。
基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法的具体实施步骤如下：
S1、根据机械设备的性能参数，确定机械设备的失效判据，失效判据指的是能够判断设备或零部件失效的指标或数据；
S2、通过安装在机械设备上的传感器，采集所需机械设备的相关数据信号；
S3、利用机械设备的失效判据表达式，对所采集到的相关数据信号进行处理，计算得到一系列的失效判据数据点，将失效判据数据点绘制在坐标区内，得到失效判据-使用时间的数据图；
S4、在失效判据-使用时间的数据图内，将得到的数据点采用最小二乘法线性拟合的方法得到拟合曲线，并计算每一个数据点到拟合曲线的竖直距离d；
S5、将竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，得到竖直距离d所对应的概率分布模型；
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的竖直距离d换算成机械设备的失效判据，从而得到机械设备失效判据的概率分布模型和与之对应的概率分布曲线；
S7、根据K-S检验法，选择机械设备失效判据的最佳概率分布模型；
S8、将机械设备失效判据的最佳概率分布模型中的概率分布曲线逆时针旋转90度，与步骤S4得到的拟合曲线绘制在同一坐标系中，并根据机械设备的失效判据在坐标系内绘制失效参考线；
S9、将拟合曲线延长和失效参考线相交，并计算拟合曲线和失效参考线交点位置的横坐标值，该横坐标值即为该机械设备刚好失效时的使用寿命；
S10、将机械设备失效判据的最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向，移动到拟合曲线和失效参考线的交点处，计算最佳概率分布曲线在失效参考线以上的面积，进而求出对应的概率，该概率即为该机械设备满足上述使用寿命的可靠概率。
本发明另一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法。如图2所示，首先，确定机械设备的失效判据并采集所需数据，进行数据点绘制及曲线拟合，计算数据点到拟合曲线的竖直距离d；然后，以竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，并将竖直距离d换算成失效判据，得到失效判据的概率分布模型；接着，根据K-S检验选取最佳概率分布模型，将概率分布曲线、拟合曲线和失效参考线绘制在同一坐标系中；然后，给定满足设备剩余使用寿命的可靠概率，并将最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向移动；最后，根据各曲线的位置关系确定机械设备在给定可靠概率下的剩余使用寿命。剩余寿命预测方法的具体实施步骤如下：
S1、根据机械设备的性能参数，确定机械设备的失效判据；
S2、通过安装在机械设备上的传感器，采集所需机械设备的相关数据信号；
S3、利用机械设备的失效判据表达式，对所采集到的相关数据信号进行处理，计算得到一系列的失效判据数据点，将失效判据数据点绘制在坐标区内，得到失效判据-使用时间的数据图；
S4、在失效判据-使用时间的数据图内，将得到的数据点采用最小二乘法线性拟合的方法得到拟合曲线，并计算每一个数据点到拟合曲线的竖直距离d；
S5、将竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，得到竖直距离d所对应的概率分布模型；
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的竖直距离d换算成机械设备的失效判据，从而得到机械设备失效判据的概率分布模型和与之对应的概率分布曲线；
S7、根据K-S检验法，选择机械设备失效判据的最佳概率分布模型；
S8、将机械设备失效判据的最佳概率分布模型中的概率分布曲线逆时针旋转90度，与步骤S4得到的拟合曲线绘制在同一坐标系中，并根据机械设备的失效判据在坐标系内绘制失效参考线；
S9、根据机械设备实际运行情况及用户需求给定满足机械设备剩余使用寿命的可靠概率；
S10、将最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向移动至某一位置，使最佳概率分布曲线在失效参考线以上的面积所对应的概率为步骤S9设定的可靠概率。
剩余寿命预测方法中所预测的机械设备为在正常工作运行中的设备。
在步骤S5中，概率分布模型可采用威布尔分布、极值分布和对数正态分布。
在步骤S4中，把数据点到拟合曲线的纵坐标差值取为竖直距离d，并将其作为概率分布模型的输入变量。
威布尔分布模型为：
Figure BDA0002533332410000081
其中，t是时间随机变量，m＞0为形状参数，η＞0为尺度参数，γ＞0为位置参数，e是自然常数，f1(t)是关于时间t的函数；
极值分布模型为：
Figure BDA0002533332410000082
其中，t是时间随机变量，μ1为位置参数，σ1为尺度参数，e是自然常数，f2(t)是关于时间t的函数；
对数正态分布模型为：
Figure BDA0002533332410000083
其中，t是时间随机变量，μ2是均值，σ2为方差，e是自然常数，f3(t)是关于时间t的函数。
在步骤S7中，K-S检验方法(Kolmogorov-Smirnov test，柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验)是基于累积分布函数，用以检验一个经验分布是否符合某种理论分布或比较两个经验分布是否有显著性差异的一种方法。K-S检验方法的主要检验参数为h和p，h值为0，即表示概率分布模型越符合，越和实际相符；p值越大，即表示该概率分布模型越佳，越贴近实际。
在步骤S4中，还可以采用神经网络方法对得到的数据点进行拟合得到拟合曲线。神经网络是利用已知数据拟合出合适的权重参数来得到较好的映射关系。神经网络在进行拟合的时候，是通过预测值与真实值之间进行比较，通过梯度下降的方法进行反向传播修改权重参数，进而缩小预测值与真实值的差值。如此反复，直到预测值接近真实值的时候就表示数据拟合的较好。当进行预测的时候，直接将接下来的数据值输入到神经网络中，输出其预测值，即为所求值。
拟合曲线和失效参考线交点位置的横坐标值即为该机械设备刚好失效时的使用寿命，移动后的最佳概率分布曲线在失效参考线以上部分对应的概率即为该机械设备满足上述使用寿命的可靠概率。
以下结合实施例对本发明一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法做进一步描述：
实施例一：
柱塞泵是液压系统的一个重要装置，属于液压泵的一种，它依靠柱塞在缸体中的往复运动，使密封工作容腔的容积发生变化来实现吸油、压油。为了对正常工作运行的柱塞泵的剩余寿命进行预测和判断，其具体实施步骤如下:
S1、根据柱塞泵的性能参数，确定以容积效率η为柱塞泵的失效判据，将容积效率下降4％定义其失效，容积效率(volumetric efficiency)指的是，在进气行程时，气缸真实吸入的混和气体积除以气缸容积。泵或者马达的实际流量与泵或马达的理论流量之比，轴向柱塞泵容积效率的计算表达式如下：
Figure BDA0002533332410000091
其中，ηv-容积效率(％)；
V2,e-试验压力时的排量(mL/r)；
V2,i-空载排量(mL/r)；
qv2,e-试验压力时的输出流量(L/min)；
ne-试验压力时的转速(r/min)；
ni-空载压力时的转速(r/min)；
qv2,i-空载压力时的输出流量(L/min)。
S2、通过安装在柱塞泵的传感器，采集柱塞泵的流量，转速等数据。
S3、通过所采集到的数据，根据步骤S1中的容积效率η表达式即可计算出容积效率，计算结果如表1所示，并在坐标区内绘制容积效率-使用时间的数据图，如图3所示，坐标区内横坐标与纵坐标分别对应使用时间与容积效率η。
S4、在坐标区内将容积效率η的值进行曲线拟合，并记录每一个容积效率η到拟合曲线的竖直距离d，即Δη。
S5、把容积效率η到拟合曲线的竖直距离d(Δη)定为概率分布的随机变量输入，分别建立威布尔、极值和对数正态分布的概率分布模型，从而得到竖直距离d所对应的概率分布模型。
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的距离d换算成容积效率η，从而得到容积效率η的三种概率分布模型和与之对应的概率分布曲线，三种概率分布模型分别为威布尔分布、极值分布和对数正态分布。
S7、通过K-S检验选择最佳的概率分布模型，K-S检验的参数为h和p，h值为0即表示概率分布模型符合，p值越大为概率分布模型越佳。
各概率分布模型参数数据以及K-S检验结果如图4所示，图4a为威布尔分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.45048，可靠概率为54.6878％；图4b为极值分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.44182，可靠概率为54.7474％；图4c为对数正态分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.97925，可靠概率为49.8958％；根据K-S检验法的检验标准，可以得到最佳的概率分布模型为对数正态分布，其对应的最佳概率分布曲线如图4c所示。
S8、将容积效率η的最佳概率分布模型的最佳概率分布曲线逆时针旋转90度得到曲线③，与步骤S4中得到的拟合曲线①和失效参考线②绘制在同一坐标系中，如图5所示，当柱塞泵容积效率下降4％时认为其失效，此时在失效参考线②下面的数据点均表示已失效。
S9、将拟合曲线①延长至与失效参考线②相交，计算得出交点位置的横坐标值为69.6，即该柱塞泵刚好失效时的使用时间为69.6个月。
S10、将容积效率η的最佳概率分布曲线③沿拟合曲线移动到上述交点处，计算最佳概率分布曲线①在失效参考线②以上的面积及对应的概率，如图5所示，图中阴影部分面积即为所求概率值，即为该柱塞泵有49.90％的概率至少还可使用29.6个月。
表1容积效率计算结果
使用时间(月) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
容积效率(％) 97.5 98.22 97.95 97.2 96.29 97.64 97.46 96.96 96.9 97.17
使用时间(月) 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
容积效率(％) 96.25 95.72 96.85 96.92 97.36 96.24 96.07 96.53 96.8 96.5
使用时间(月) 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
容积效率(％) 95.81 96.75 96.75 95.97 95.99 96.61 95.58 96.32 95.19 95.59
使用时间(月) 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
容积效率(％) 96.81 95.83 96.58 95.11 95.93 95.47 94.53 95.32 94.99 95.63
实施例二：
柱塞泵是液压系统的一个重要装置，属于液压泵的一种，它依靠柱塞在缸体中的往复运动，使密封工作容腔的容积发生变化来实现吸油、压油。为了对正常工作运行的柱塞泵的剩余寿命进行预测和判断，其具体实施步骤如下:
S1、根据柱塞泵的性能参数，确定以容积效率η为柱塞泵的失效判据，将容积效率下降4％定义其失效，容积效率(volumetric efficiency)指的是，在进气行程时，气缸真实吸入的混和气体积除以气缸容积。泵或者马达的实际流量与泵或马达的理论流量之比，轴向柱塞泵容积效率的计算表达式如下：
Figure BDA0002533332410000111
其中：
ηv-容积效率(％)；
V2,e-试验压力时的排量(mL/r)；
V2,i-空载排量(mL/r)；
qv2,e-试验压力时的输出流量(L/min)；
ne-试验压力时的转速(r/min)；
ni-空载压力时的转速(r/min)；
qv2,i-空载压力时的输出流量(L/min)。
S2、通过安装在柱塞泵的传感器，采集柱塞泵的流量，转速等数据。
S3、通过所采集到的数据，根据步骤S1中的容积效率η表达式即可计算出容积效率，计算结果如表1所示，并在坐标区内绘制容积效率-使用时间的数据图，如图3所示，坐标区内横坐标与纵坐标分别对应使用时间与容积效率η。
S4、在坐标区内将容积效率η的值进行曲线拟合，并记录每一个容积效率η到拟合曲线的竖直距离d，即Δη。
S5、把容积效率η到拟合曲线的竖直距离d(Δη)定为概率分布的随机变量输入，分别建立威布尔、极值和对数正态分布的概率分布模型，从而得到竖直距离d所对应的概率分布模型。
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的距离d换算成容积效率η，从而得到容积效率η的三种概率分布模型和与之对应的概率分布曲线，三种概率分布模型分别为威布尔分布、极值分布和对数正态分布。
S7、通过K-S检验选择最佳的概率分布模型，K-S检验的参数为h和p，h值为0即表示概率分布模型符合，p值越大为概率分布模型越佳。
给定可靠概率为90％的各概率分布模型参数数据以及K-S检验结果如图6所示，图6a为威布尔分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.45048，剩余使用寿命为14.3054个月；图6b为极值分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.44182，剩余使用寿命为14.2011个月；图6c为对数正态分布的检验结果，其中h＝0，P＝0.97925，剩余使用寿命为18.2011个月；根据K-S检验法的检验标准，可以得到最佳的概率分布模型为对数正态分布，其对应的最佳概率分布曲线如图6c所示。
S8、将容积效率η的最佳概率分布模型的最佳概率分布曲线逆时针旋转90度得到曲线③，与步骤S4中得到的拟合曲线①和失效参考线②绘制在同一坐标系中，如图7所示，当柱塞泵容积效率下降4％时认为其失效，此时在失效参考线②下面的数据点均表示已失效。
S9、根据设备实际运行情况及用户需求给定满足设备剩余使用寿命的可靠概率为90％；
S10、将容积效率η的最佳概率分布曲线③沿拟合曲线①的方向移动至某一位置，使最佳概率分布曲线③在失效参考线②以上的面积所对应的概率为步骤S9给定的90％，如图7所示，此位置对应的横坐标的值为58.2011，即该柱塞泵在可靠概率为90％时至少还可使用18.2011个月。
以上所述的实施例仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案做出的各种变形和改进，均应落入本发明权利要求书确定的保护范围内。

Claims (7)

1.一种基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，首先，确定机械设备的失效判据并采集所需数据，进行数据点绘制及曲线拟合，计算数据点到拟合曲线的竖直距离d；然后，以竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，并将竖直距离d换算成机械设备的失效判据，得到失效判据的概率分布模型；接着，根据K-S检验选取最佳概率分布模型，将最佳概率分布曲线、拟合曲线和失效参考线绘制在同一坐标系中；最后，根据各曲线的位置关系确定机械设备的剩余使用寿命及可靠概率；或者给定满足设备剩余使用寿命的可靠概率，并将最佳概率分布曲线沿拟合曲线的方向移动到可靠概率处，确定机械设备在给定可靠概率下的剩余使用寿命，剩余寿命预测方法的具体实施步骤如下：
S1、根据机械设备的性能参数，确定机械设备的失效判据；
S2、通过安装在机械设备上的传感器，采集所需机械设备的相关数据信号；
S3、利用机械设备的失效判据表达式，对所采集到的相关数据信号进行处理，计算得到一系列的失效判据数据点，将失效判据数据点绘制在坐标区内，得到失效判据-使用时间的数据图；
S4、在失效判据-使用时间的数据图内，将得到的数据点采用最小二乘法线性拟合的方法得到拟合曲线，并计算每一个数据点到拟合曲线的竖直距离d；
S5、将竖直距离d作为随机变量建立概率分布模型，得到竖直距离d所对应的概率分布模型；
S6、根据数值对应关系，将步骤S4中的竖直距离d换算成机械设备的失效判据，从而得到机械设备失效判据的概率分布模型和与之对应的概率分布曲线；
S7、根据K-S检验法，选择机械设备失效判据的最佳概率分布模型；
S8、将机械设备失效判据的最佳概率分布模型中的概率分布曲线逆时针旋转90度，与步骤S4得到的拟合曲线绘制在同一坐标系中，并根据机械设备的失效判据在坐标系内绘制失效参考线；
S9、将所述拟合曲线延长和所述失效参考线相交，计算所述拟合曲线和所述失效参考线交点位置的横坐标值；
S10、将机械设备失效判据的最佳概率分布曲线沿所述拟合曲线的方向，移动到所述拟合曲线和所述失效参考线的交点处，计算最佳概率分布曲线在所述失效参考线以上的面积，进而求出对应的概率。
2.根据权利要求1所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，把所述数据点到所述拟合曲线的纵坐标差值取为竖直距离d，并将其作为概率分布模型的输入变量。
3.根据权利要求1或者2所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，在步骤S5中，所述概率分布模型采用威布尔分布模型、极值分布模型和对数正态分布模型。
4.根据权利要求3所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述威布尔分布模型为：
Figure FDA0003511895800000021
其中，t是时间随机变量，m＞0为形状参数，η＞0为尺度参数，γ＞0为位置参数，e是自然常数；
所述极值分布模型为：
Figure FDA0003511895800000022
其中，t是时间随机变量，μ1为位置参数，σ1为尺度参数，e是自然常数；
所述对数正态分布模型为：
Figure FDA0003511895800000023
其中，t是时间随机变量，μ2是均值，σ2为方差，e是自然常数。
5.根据权利要求4所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，在步骤S4中，还可以采用神经网络方法对得到的数据点进行拟合得到拟合曲线。
6.根据权利要求4所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述剩余寿命预测方法中所预测的机械设备为在正常工作运行中的设备。
7.根据权利要求1所述的基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法，其特征在于，所述拟合曲线和所述失效参考线交点位置的横坐标值即为该机械设备刚好失效时的使用寿命，移动后的最佳概率分布曲线在所述失效参考线以上对应的概率即为该机械设备满足上述使用寿命的可靠概率。
CN202010524770.1A 2020-06-10 2020-06-10 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法 Active CN111753258B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010524770.1A CN111753258B (zh) 2020-06-10 2020-06-10 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010524770.1A CN111753258B (zh) 2020-06-10 2020-06-10 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111753258A CN111753258A (zh) 2020-10-09
CN111753258B true CN111753258B (zh) 2022-04-01

Family

ID=72675045

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010524770.1A Active CN111753258B (zh) 2020-06-10 2020-06-10 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111753258B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101806861A (zh) * 2010-04-19 2010-08-18 哈尔滨工业大学 一种密封电磁继电器电接触失效类别判定方法
CN103136113A (zh) * 2011-11-25 2013-06-05 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 面向多核处理器的共享Cache冲突预测方法
CN107944571A (zh) * 2017-11-09 2018-04-20 华北电力大学（保定） 一种电力变压器剩余使用寿命预测方法
CN108845035A (zh) * 2018-07-06 2018-11-20 北京领示科技有限公司 一种基于超声无损定量检出概率的延寿方法
CN109632538A (zh) * 2019-02-26 2019-04-16 沈阳建筑大学 基于拟合曲线等效转换的概率疲劳裂纹扩展速率统计分析方法
CN109978259A (zh) * 2019-03-26 2019-07-05 中国人民解放军国防科技大学 基于q型威布尔分布的产品剩余寿命预测方法及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101806861A (zh) * 2010-04-19 2010-08-18 哈尔滨工业大学 一种密封电磁继电器电接触失效类别判定方法
CN103136113A (zh) * 2011-11-25 2013-06-05 中国科学院沈阳计算技术研究所有限公司 面向多核处理器的共享Cache冲突预测方法
CN107944571A (zh) * 2017-11-09 2018-04-20 华北电力大学（保定） 一种电力变压器剩余使用寿命预测方法
CN108845035A (zh) * 2018-07-06 2018-11-20 北京领示科技有限公司 一种基于超声无损定量检出概率的延寿方法
CN109632538A (zh) * 2019-02-26 2019-04-16 沈阳建筑大学 基于拟合曲线等效转换的概率疲劳裂纹扩展速率统计分析方法
CN109978259A (zh) * 2019-03-26 2019-07-05 中国人民解放军国防科技大学 基于q型威布尔分布的产品剩余寿命预测方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN111753258A (zh) 2020-10-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112417619B (zh) 一种基于数字孪生的泵机组优化运行调节系统及方法
CN112031748B (zh) 一种基于示功图特征的抽油机井异常工况诊断方法
CN104794492B (zh) 基于功率特征模型的机床设备加工运行状态在线识别方法
CN111810395B (zh) 一种基于p—v图测试的往复式压缩机能效分析系统
CN110046409B (zh) 一种基于ResNet的汽轮机部件健康状态评估方法
CN114934898B (zh) 基于多模态参数的液压泵故障诊断分析系统
CN107159964A (zh) 卧式内拉床智能拉削单元
CN107103425B (zh) 发电设备运行状态计算机智能量化评价系统
CN111753258B (zh) 基于实时数据监测的机械设备剩余寿命预测方法
CN116107280A (zh) 一种用于多维可视化管理的数字孪生工厂控制系统
CN117272032B (zh) 一种基于振动检测的空压机故障诊断方法与装置
CN112819646B (zh) 一种定制木工家具柔性生产线故障诊断系统
CN107728602A (zh) 一种液压成形装备故障的个性化服务方法
CN114169718A (zh) 一种基于风电机组状态评估提高机组可靠性的方法
CN111842759A (zh) 基于工业互联网平台的重型锻造装备远程运维系统架构
CN109344522B (zh) 一种用于轴流压缩机的静叶磨削量的计算方法及系统
CN115879212A (zh) 一种面向涡轮泵叶片制造加工可靠性评估方法
CN115270875A (zh) 一种基于深度学习的隔膜泵运行状态监测方法
CN111210147A (zh) 基于时序特征提取的烧结过程运行性能评价方法及系统
CN111708815A (zh) 一种基于大数据算法的机泵选型及分析技术
CN118030486B (zh) 基于运行状态综合分析的空压机节能控制方法及系统
CN115907104B (zh) 基于物联网大数据与机器学习的液压泵故障预测方法
CN117910118B (zh) 一种基于bim模型的建筑结构安全性评价方法及系统
CN118070984B (zh) 一种基于物联网的汽车配件生产工艺优化方法及系统
CN113606038B (zh) 一种活塞用氧化监测预警系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
TR01 Transfer of patent right
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20231112

Address after: No. 12, Zoumaling Food 1st Road, Dongxihu District, Wuhan City, Hubei Province, 430043

Patentee after: Hubei Daneng Food and Beverage Co.,Ltd.

Address before: 066004 No. 438 west section of Hebei Avenue, seaport District, Hebei, Qinhuangdao

Patentee before: Yanshan University