CN112257893A - 一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法 - Google Patents

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王占礼
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Abstract

本发明涉及一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，属于工程技术领域。该方法包括以下步骤：1.分析计算监测数据的监测误差。2.计算考虑监测误差的属性权重，并计算置信规则库(belief rule base,BRB)的新的激活权重。3.根据专家知识和新的激活权重建立初始双层BRB预测模型。4.利用投影协方差矩阵的自适应演化策略(the adaptive evolution strategy of projection covariance matrix,P‑CMA‑ES)作为优化算法，对初始参数进行更新后得到复杂机电系统的健康状态预测模型。本发明通过建立考虑了检测数据的监测误差的双层BRB健康状态预测模型，可以提高复杂机电系统健康状态预测模型的精度。

Description

一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法
技术领域：
本发明涉及一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，具体是指预测考虑监测误差的基于双层置信规则库的复杂机电系统的健康状态预测方法。属于工程技术领域。
背景技术：
预测复杂机电系统的健康状态是确保安全性，可靠性和经济性的重要基础。合理对复杂机电系统进行健康状态预测可以实现最佳的维护决策，并有效减少系统故障所造成的人员伤亡和经济损失。由于复杂机电系统的可靠性高，故系统的健康状况估计和预测的显着特征是大量监视数据和较差的有效数据。
目前主要有基于数据和基于定性知识的健康状态预测方法。基于数据驱动的智能学习模型是基于大量的观测数据，以建立非线性模型来预测复杂机电系统的健康状况。但对于大多数复杂机电系统，很难建立准确的分析模型。由于系统的复杂性和耦合特性，建立准确的健康预测模型以反映未来行为的动态变化也很困难。此外，在工程实践中考虑到少量的故障数据，很难获得足够的有效数据来确保使用数据驱动方法进行预测的准确性。基于定性知识的方法可以对基于专家知识的系统进行分析和建模，但由于缺乏基于定性知识的定量知识，传统的专家系统带来的预测结果不够精确。
置信规则库(belief rule base,BRB)是一种出色的建模方法，可以充分利用各种知识，包括定量知识，定性知识(例如专家经验)和半定量信息。BRB健康状态预测模型可以较好的预测复杂机电系统的健康状态。然而，由于外部环境干扰(噪声，振动等)以及传感器跟踪能力的下降，在实际操作环境中获得的复杂机电系统的有效监视数据中可能会出现错误。现有的复杂机电系统健康状态预测方法大多是在只考虑数据的客观方面的属性权重，没有考虑数据主观方面的属性权重的情况下进行健康状态预测。这种复杂机电系统的健康状态的预测方式虽然能够起到对复杂机电系统健康状态进行预测的作用，但是预测精度不高。
发明内容：
本发明的目的是提供复杂机电系统健康状态预测方法，它能够提高考虑输入特征量监视数据的误差的复杂机电系统健康状态预测精度。复杂机电系统健康状态预测模型分为以下四个模块：模块一为分析监测数据出现误差的原因，计算监测误差；模块二为计算考虑监测误差的属性权重，并计算BRB的新的激活权重；模块三通过专家知识和新的激活权重建立初始双层BRB预测模型；模块四为基于投影协方差矩阵的自适应演化策略(theadaptive evolution strategy of projection covariance matrix,P-CMA-ES)优化算法，对双层BRB模型中的初始参数进行更新。
本发明的技术方案：
模块一为根据平均距离方法对监测数据的监测误差进行计算，具体过程如下。首先计算每个数据与其他数据之间的距离：
dn(xn(i)，xn(i′))＝|xn(i)-xn(i′)| (1)
xn(i)表示第n个输入特征量中的第i个数据。
然后计算第n个输入特征量中的第i个数据与其他数据之间的平均距离：
Figure BDA0002670554160000011
第n个特征中的第i个数据的监测误差可描述为：
Figure BDA0002670554160000012
最后，第n个特征的监测误差可以计算为：
Figure BDA0002670554160000013
模块二为计算考虑监测误差的属性权重，并计算双层BRB的新的激活权重。首先计算考虑监测误差的属性权重：
Figure BDA0002670554160000014
考虑监测误差的属性权重θi其中包含两部分，属性权重δi和观察数据监测错误εi。表属性权重δi代特征量的相对重要性，代表特征量的主观判断。监视数据监视错误εi表示特征量中包含的干扰量，并且表示特征量的客观响应。
Figure BDA00026705541600000217
代表属性权重δi与监测误差εi之间的加权因子，其值代表前提属性权重θi中主观判断与客观反映之间的比率，并且
Figure BDA00026705541600000218
然后，计算前提属性的匹配度，即特征量的匹配度：
Figure BDA0002670554160000021
Figure BDA0002670554160000022
和
Figure BDA0002670554160000023
分别表示两个相邻规则中的第i个前提属性参考值。
计算属性的匹配度：
Figure BDA0002670554160000024
T表示第k条规则中包含的前提属性的数量；
Figure BDA0002670554160000025
表示第i个输入的匹配度。
获得匹配度后，第k条规则的激活权重为：
Figure BDA0002670554160000026
模块三为建立初始BRB预测模型。首先根据专家知识给定BRB模型的初始置信程度对复杂机电系统的健康状态特征量进行时间序列预测，其中第k条规则如下所示：
Figure BDA0002670554160000027
Rk代表第k个置信度规则；xk(t-m)表示第m个前提条件属性m∈(0，τ)；τ表示延迟步骤数；
Figure BDA0002670554160000028
表示第k条规则中第m个前提条件属性的参考值
Figure BDA0002670554160000029
D＝{D1 D2，…，DN}表示第m个必备属性的参考值；βj，k(j＝1，2，…，N，k＝1，2，…，L)表示第j个结果的置信度Dj，并且Dj∈D；∧代表“与”关系；ε代表输入特征量的监测误差。
然后对上述得到的不同的复杂机电系统健康状态特征量的时间序列预测结果进行融合推理，建立初始第二层BRB模型，其中第k条规则如下所示：
Figure BDA00026705541600000210
其中，Rk代表第k个置信度规则；xn表示第n个前提属性，n表示复杂机电系统的特征量的数量；
Figure BDA00026705541600000211
表示第k条规则中第n个前提属性的参考值，并且
Figure BDA00026705541600000212
H＝{H1H2，…，HN}表示第n个前提属性的参考值；βb，k(j＝1，2，…，N，k＝1，2，…，L)表示第b个结果的置信度Hj，并且Hj∈H；∧代表“与”关系。
模块四主要是利用P-CMA-ES优化算法，对上述由专家给定的初始BRB预测模型中的参数进行更新，以修正专家知识的不确定性，具体过程如下所示：
目标函数如下构造：
Figure BDA00026705541600000213
式中
Figure BDA00026705541600000214
表示BRB预测模型中的参数向量；T表示监测数据的个数。
为了
Figure BDA00026705541600000215
使得和yn尽可能的接近，构造如下的目标函数使上述的目标函数的进行约束，具体如下所示：
minξ(V)
Figure BDA00026705541600000216
Figure BDA0002670554160000031
附图说明：
图1为一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法流程图。
具体实施方式：
如图1所示，具体实施方式采用以下步骤:
⑴通过对复杂机电系统特征量的监测误差进行分析计算
⑵计算考虑监测误差的属性权重，并根据新的属性权重计算激活权重。
⑶根据新的激活权重建立初始双层BRB预测模型，对上述得到的复杂机电系统的健康状态特征量进行预测，并且通过双层BRB模型得出初始复杂机电系统的预测模型。
⑷基于P-CMA-ES优化算法，对双层BRB模型中的初始参数进行更新，然后预测出复杂机电系统的健康状态。

Claims (4)

1.一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，其特征在于如下的健康状态预测步骤：
⑴通过分析监测数据出现误差的原因，计算监测误差；
⑵基于置信规则库(belief rule base,BRB)中的属性权重，根据监测误差计算新的激活权重；
⑶通过专家知识和新的激活权重建立初始双层BRB预测模型；
⑷基于投影协方差矩阵的自适应演化策略(the adaptive evolution strategy ofprojection covariancematrix,P-CMA-ES)优化算法，对双层BRB模型中的初始参数进行更新。
2.根据权利要求1所述的一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，其特征在于利用P-CMA-ES优化算法对双层BRB模型初始参数进行更新。
3.根据权利要求1所述的一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，其特征在于通过考虑监测数据的监测误差，对BRB中的属性权重重新计算，提高了BRB模型的结构合理性。
4.根据权利要求1所述的一种考虑监测误差的复杂机电系统健康状态预测方法，其特征在于通过新的属性权重建立双层BRB预测模型，提高了模型的预测精度。
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