CN112241595A - 基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，包括以下步骤：采集观测数据、构建参数集数据矩阵、确定测量变量与反映变量价值权重、确定模型特征域、性能退化分析模型计算和评估并确定健康状态；本发明依据传感器网络提供的参数集，建立各参数变化与失效损伤阈值范围的概率模型，通过持续运算传感器网络产生的大数据，基于统计的模型寻求建立状态观测数据与退化程度之间的关系，围绕相关目标对象构建基于逻辑回归的性能退化分析模型，将目标对象数据的非线性关联通过逻辑回归转换为线性关联，进而得到性能退化概率轨迹，同时在与当前多参数概率状态空间持续比较的过程中，判断性能退化趋势。
Description
技术领域
本发明涉及机载电源技术领域，尤其涉及基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法。
背景技术
性能退化分析是故障诊断的系统性延伸，能够根据故障传播特性分析系统健康状态，给出视情维护决策，在非线性机载电源系统运行过程中，由于磨损、老化、腐蚀等原因，机械性能、电气性能会呈现非线性退化趋势，但随着非线性机载电源系统可靠性设计的不断提升，在可靠性增长试验过程中极少出现失效情况，贫失效数据下性能退化分析的难度越来越大；
为了解决机载电源系统在多任务成功率中对使用安全性、使用可靠性的需求与依赖，有效降低部组件一定环境和运行期间内的突发失效风险与损失，需要有效和精准地分析全寿命周期内健康状态，明确其性能退化趋势，进而为开展预测维修和视情维修提供技术支撑和决策支持，因此，本发明提出基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法以解决现有技术中存在的问题。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提出基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，该方法依据传感器网络提供的参数集，建立各参数变化与失效损伤阈值范围的概率模型，通过持续运算传感器网络产生的大数据，基于统计的模型寻求建立状态观测数据与退化程度之间的关系，围绕相关目标对象构建基于逻辑回归的性能退化分析模型，从而便于对机载电源的可靠性增长性能退化进行分析和评估。
为了实现本发明的目的，本发明通过以下技术方案实现：基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，包括以下步骤：
步骤一：采集观测数据
采用传感器网络模型采集观测数据，先进行Sink节点和传感节点几何空间放置最小化网格设计，接着通过传感节点完成电压、电流和频率等观测值的获取，再通过Sink节点完成数据汇聚和预处理，并送入数据处理终端进行计算、分析和决策；
步骤二：构建参数集数据矩阵
根据步骤一，根据采集到的观测数据参数构件被观测对象的参数集数据矩阵，矩阵中影响性能退化的变量参数为电气部件的电气参数和机械部件的机械参数；
步骤三：确定测量变量与反映变量价值权重
根据步骤二，先根据大量数据统计得到被观测对象失效率和重要度，再以被观测对象的失效率和重要度为基础，运用系统工程关联矩阵法得到系统部组件的变量与反映变量价值权重；
步骤四：确定模型特征域
先将被观测对象在振动应力、热应力和电应力作用下运行，并通过额定和非额定载荷交替作用，接着在幅值、时间、频率内分析与处理反映被观测对象状态的电压、电流和频率的观测值；
步骤五：性能退化分析模型计算
根据步骤四，先通过逻辑回归模型的可解释性处理观测参数值的冗余，再建立建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型对连续性变量作归一化处理，以消除退化变量对反映变量的权重过大而导致的估计失真，接着用迭代公式对观测参数值进行迭代计算，然后运用马氏距离MD值测度方法进行性能状态空间划分，待测样本与健康样本之间距离值越小，则对应的状态越健康，反之距离值越大，健康状态越差，也就愈接近于失效空间状态；
步骤六：评估并确定健康状态
根据被观测对象性能参数的范围值确定性能退化分析模型的状态空间类型，被观测对象性能参数在正常范围内则模型空间状态健康，被观测对象出现质量缺陷则模型空间状态正常，被观测对象接近性能直边阀值则模型空间状态劣化，被观测对象性能参数超过阀值则模型空间状态时效，再根据性能退化分析模型的状态空间类型评估被观测对象的性能退化规律。
进一步改进在于：所述步骤一中，传感器网络最小覆盖的传感节点数量为
式中NS为最小传感节点数量，r为传感节点通信半径，L为传感器网络监测区域的长度，W为传感器网络监测区域的宽度。
进一步改进在于：所述步骤二中，电气部件失效载荷主要为电载荷、热载荷和振动应力载荷，退化主要表现为电压、电流和频率参数集的动态异常，机械部件失效载荷主要为振动应力载荷，退化主要表现为时域和频域特性参数集异常。机械部分主要涉及恒装、发电机和起动机，电气部分主要涉及整流部件、调压部件、自监测部件和保护部。
进一步改进在于：所述步骤四中，时间域内特征提取采用方差、有效值、峰-峰值为主要特征值，脉冲因数、波形因数、峰值因数则表征观测值在时间域下的基本信号特征，用于辅助进行退化趋势分析，频率域内特征提取采用倍频分频法提取特征频段上的特征量值，特征量大小和比例关系阐明观测值的频域特征幅值谱和功率谱，反映相应非线性机载电源系统部组件退化程度。
进一步改进在于：所述步骤五中，处理观测参数值冗余的公式为
进一步改进在于：所述步骤五中，建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型的公式为
式中xi为退化变量，yi为反映变量。
进一步改进在于：所述步骤五中，迭代公式为bk+1＝bk-J-1(bk)f(bk)，其中b0＝(β0，β1，…βm)T，当|bk+1-bk|≤ε，迭代停止，bk+1即为β1，β2，...，βm。
本发明的有益效果为：本发明依据传感器网络提供的参数集，建立各参数变化与失效损伤阈值范围的概率模型，通过持续运算传感器网络产生的大数据，基于统计的模型寻求建立状态观测数据与退化程度之间的关系，围绕相关目标对象构建基于逻辑回归的性能退化分析模型，将目标对象数据的非线性关联通过逻辑回归转换为线性关联，进而得到性能退化概率轨迹，同时在与当前多参数概率状态空间持续比较的过程中，判断性能退化趋势，从而有效和精准的分析部组件全寿命周期内健康状态，明确其性能退化驱使，为开展预测维修和视情维修提供技术支撑和决策支持，且分析效果明显直观，值得推广。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明的传感器网络连通与网络覆盖模型。
具体实施方式
为了加深对本发明的理解，下面将结合实施例对本发明做进一步详述，本实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。
根据图1、2所示，本实施例提供了基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，包括以下步骤：
步骤一：采集观测数据
采用传感器网络模型采集观测数据，先进行Sink节点和传感节点几何空间放置最小化网格设计，接着通过传感节点完成电压、电流和频率等观测值的获取，再通过Sink节点完成数据汇聚和预处理，并送入数据处理终端进行计算、分析和决策，其中传感器网络最小覆盖的传感节点数量为
式中NS为最小传感节点数量，r为传感节点通信半径，L为传感器网络监测区域的长度，W为传感器网络监测区域的宽度；
步骤二：构建参数集数据矩阵
根据步骤一，根据采集到的观测数据参数构件被观测对象的参数集数据矩阵，矩阵中影响性能退化的变量参数为电气部件的电气参数和机械部件的机械参数，其中电气部件失效载荷主要为电载荷、热载荷和振动应力载荷，退化主要表现为电压、电流和频率参数集的动态异常，机械部件失效载荷主要为振动应力载荷，退化主要表现为时域和频域特性参数集异常。机械部分主要涉及恒装、发电机和起动机，电气部分主要涉及整流部件、调压部件、自监测部件和保护部；
步骤三：确定测量变量与反映变量价值权重
根据步骤二，先根据大量数据统计得到被观测对象失效率和重要度，再以被观测对象的失效率和重要度为基础，运用系统工程关联矩阵法得到系统部组件的变量与反映变量价值权重；
步骤四：确定模型特征域
先将被观测对象在振动应力、热应力和电应力作用下运行，并通过额定和非额定载荷交替作用，接着在幅值、时间、频率内分析与处理反映被观测对象状态的电压、电流和频率的观测值，其中时间域内特征提取采用方差、有效值、峰-峰值为主要特征值，脉冲因数、波形因数、峰值因数则表征观测值在时间域下的基本信号特征，用于辅助进行退化趋势分析，频率域内特征提取采用倍频分频法提取特征频段上的特征量值，特征量大小和比例关系阐明观测值的频域特征幅值谱和功率谱，反映相应非线性机载电源系统部组件退化程度；
步骤五：性能退化分析模型计算
根据步骤四，先通过逻辑回归模型的可解释性处理观测参数值的冗余，再建立建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型对连续性变量作归一化处理，以消除退化变量对反映变量的权重过大而导致的估计失真，接着用迭代公式对观测参数值进行迭代计算，然后运用马氏距离MD值测度方法进行性能状态空间划分，待测样本与健康样本之间距离值越小，则对应的状态越健康，反之距离值越大，健康状态越差，也就愈接近于失效空间状态，其中处理观测参数值冗余的公式为
logic(y)＝lnPi/1-Pi＝α+βxi式中P(yi＝1|xi)为性能退化时间域内失效事件发生的条件概率，xi为失效征兆，建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型的公式为
式中xi为退化变量，yi为反映变量，迭代公式为bk+1＝bk-J-1(bk)f(bk)，其中b0＝(β0，β1，…βm)T，当|bk+1-bk|≤ε，迭代停止，bk+1即为β1，β2，...，βm；
步骤六：评估并确定健康状态
根据被观测对象性能参数的范围值确定性能退化分析模型的状态空间类型，被观测对象性能参数在正常范围内则模型空间状态健康，被观测对象出现质量缺陷则模型空间状态正常，被观测对象接近性能直边阀值则模型空间状态劣化，被观测对象性能参数超过阀值则模型空间状态时效，再根据性能退化分析模型的状态空间类型评估被观测对象的性能退化规律。
该基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法依据传感器网络提供的参数集，建立各参数变化与失效损伤阈值范围的概率模型，通过持续运算传感器网络产生的大数据，基于统计的模型寻求建立状态观测数据与退化程度之间的关系，围绕相关目标对象构建基于逻辑回归的性能退化分析模型，将目标对象数据的非线性关联通过逻辑回归转换为线性关联，进而得到性能退化概率轨迹，同时在与当前多参数概率状态空间持续比较的过程中，判断性能退化趋势，从而有效和精准的分析部组件全寿命周期内健康状态，明确其性能退化驱使，为开展预测维修和视情维修提供技术支撑和决策支持，且分析效果明显直观，值得推广。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采集观测数据
采用传感器网络模型采集观测数据，先进行Sink节点和传感节点几何空间放置最小化网格设计，接着通过传感节点完成电压、电流和频率等观测值的获取，再通过Sink节点完成数据汇聚和预处理，并送入数据处理终端进行计算、分析和决策；
步骤二：构建参数集数据矩阵
根据步骤一，根据采集到的观测数据参数构件被观测对象的参数集数据矩阵，矩阵中影响性能退化的变量参数为电气部件的电气参数和机械部件的机械参数；
步骤三：确定测量变量与反映变量价值权重
根据步骤二，先根据大量数据统计得到被观测对象失效率和重要度，再以被观测对象的失效率和重要度为基础，运用系统工程关联矩阵法得到系统部组件的变量与反映变量价值权重；
步骤四：确定模型特征域
先将被观测对象在振动应力、热应力和电应力作用下运行，并通过额定和非额定载荷交替作用，接着在幅值、时间、频率内分析与处理反映被观测对象状态的电压、电流和频率的观测值；
步骤五：性能退化分析模型计算
根据步骤四，先通过逻辑回归模型的可解释性处理观测参数值的冗余，再建立建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型对连续性变量作归一化处理，以消除退化变量对反映变量的权重过大而导致的估计失真，接着用迭代公式对观测参数值进行迭代计算，然后运用马氏距离MD值测度方法进行性能状态空间划分，待测样本与健康样本之间距离值越小，则对应的状态越健康，反之距离值越大，健康状态越差，也就愈接近于失效空间状态；
步骤六：评估并确定健康状态
根据被观测对象性能参数的范围值确定性能退化分析模型的状态空间类型，被观测对象性能参数在正常范围内则模型空间状态健康，被观测对象出现质量缺陷则模型空间状态正常，被观测对象接近性能直边阀值则模型空间状态劣化，被观测对象性能参数超过阀值则模型空间状态时效，再根据性能退化分析模型的状态空间类型评估被观测对象的性能退化规律。
2.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤一中，传感器网络最小覆盖的传感节点数量为
式中NS为最小传感节点数量，r为传感节点通信半径，L为传感器网络监测区域的长度，W为传感器网络监测区域的宽度。
3.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤二中，电气部件失效载荷主要为电载荷、热载荷和振动应力载荷，退化主要表现为电压、电流和频率参数集的动态异常，机械部件失效载荷主要为振动应力载荷，退化主要表现为时域和频域特性参数集异常。机械部分主要涉及恒装、发电机和起动机，电气部分主要涉及整流部件、调压部件、自监测部件和保护部。
4.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤四中，时间域内特征提取采用方差、有效值、峰-峰值为主要特征值，脉冲因数、波形因数、峰值因数则表征观测值在时间域下的基本信号特征，用于辅助进行退化趋势分析，频率域内特征提取采用倍频分频法提取特征频段上的特征量值，特征量大小和比例关系阐明观测值的频域特征幅值谱和功率谱，反映相应非线性机载电源系统部组件退化程度。
5.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，处理观测参数值冗余的公式为
式中P(yi＝1|xi)为性能退化时间域内失效事件发生的条件概率，xi为失效征兆。
6.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，建立基于极大似然估计的逻辑回归分析模型的公式为
式中xi为退化变量，yi为反映变量。
7.根据权利要求1所述的基于逻辑回归的机载电源可靠性增长性能退化分析方法，其特征在于：所述步骤五中，迭代公式为
bk+1＝bk-J-1(bk)f(bk)，其中b0＝(β0，β1，…βm)T，当|bk+1-bk|≤ε，迭代停止，bk+1即为β1，β2，...，βm。
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| CN116449135A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-07-18 | 北京航空航天大学 | 一种机电系统部件健康状态确定方法、系统及电子设备 |
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| CN116449135B (zh) * | 2023-04-19 | 2024-01-30 | 北京航空航天大学 | 一种机电系统部件健康状态确定方法、系统及电子设备 |
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