CN112861256A - 一种寿命预示和维修预估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种寿命预示和维修预估方法，包括：S1.基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型；S2.基于所述寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对所述目标的寿命决策分析模型；S3.采集所述目标的数据，所述寿命预测模型基于所述数据获得所述目标在未来会发生故障的判定结果；S4.将所述判定结果输入所述寿命决策分析模型，输出分析报告。本发明的寿命预示和维修预估方法能够更系统全面且准确的预测评估出整个目标产品的将来的寿命，使得对目标产品的合理利用提供了可靠依据。
Description
技术领域
本发明涉及航空航天领域，尤其涉及一种寿命预示和维修预估方法。
背景技术
随着技术发展，给载人航天器提出了更长的使用寿命和更高的可靠性要求。而在载人航天器的长期运行过程中，有可能会发生各种故障，严重影响任务完成和系统安全。在轨维修是一种预防和消除故障，保障载人航天器长寿命的有效手段。如和平号空间站原设计寿命5年，但是通过在轨维修支持(据统计，站上航天员75％的工作时间用于在轨维修)和维修资源保障，使实际寿命延长到了15年；国际空间站上也进行了大量的维修操作，截止到2005年10月，宇航员对美国舱和俄罗斯舱一共进行了4000多小时的维修，在空间站的组装建造期间，预计要运输维修备件约32吨，利用在轨维修技术后，国际空间站的寿命预计将达到15年。因此利用轨维修技术来维持载人航天器的长期高可靠运行是一个发展趋势。
发明内容
本发明的目的在于提供一种寿命预示和维修预估方法，。
为实现上述发明目的，本发明提供一种寿命预示和维修预估方法，包括：
S1.基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型；
S2.基于所述寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对所述目标的寿命决策分析模型；
S3.采集所述目标的数据，所述寿命预测模型基于所述数据获得所述目标在未来会发生故障的判定结果；
S4.将所述判定结果输入所述寿命决策分析模型，输出分析报告。
根据本发明的一个方面，步骤S1中，基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型的步骤中，所述目标特性包括：所述目标的的故障模式数据、运行状态数据、装备使用条件数据、以及各种导致故障的行为数据。
根据本发明的一个方面，步骤S1中，基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型的步骤中，获取所述目标特性，以及结合PHM比例风险模型和转换概率模型，并采用均值法、矩法或响应面法，建立所述寿命预测模型。
根据本发明的一个方面，步骤S2中，基于所述寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对所述目标的寿命决策分析模型的步骤中，基于所述寿命预测模型，以及按照可用性、经济性、可靠性建立所述寿命决策分析模型，用于对寿命、剩余寿命、最优更换周期、费用、风险进行分析、评价，确定被监控目标的最优更换时间节点。
根据本发明的一个方面，步骤S3中包括：
S31.采集所述目标的目标地面试验、在轨运营数据，并过滤出与寿命评估相关的参数信息，完成结构形状、材料参数、承受载荷和结构缺陷的实时监测数据采集；
S32.对所述参数信息和所述实时监测数据的正确性以及规则性进行检查；
S33.对所述参数信息和所述实时监测数据进行残差分析；
S34.基于所述参数信息和所述实时监测数据获得所述目标在未来会发生故障的判定结果。
根据本发明的一个方面，步骤S34中，所述判定结果为所述目标在未来会发生故障的时间区间和概率。
根据本发明的一个方面，所述寿命决策分析模型具有基于置信度的费用分析功能、寿命决策功能、风险敏感性分析功能以及费用敏感性分析功能；
步骤S4中，所述寿命决策分析模型获取所述判定结果，对所述判定结果进行决策分析，输出基于置信度的可靠寿命值。
根据本发明的一个方面，步骤S4中，所述寿命决策分析模型对所述判定结果进行决策分析的过程中，采用均值法、响应面法或矩法进行决策分析。
根据本发明的一个方面，步骤S4中，所述分析报告为图形报告，其中分为多个区域用于表征所述目标的使用寿命状态。
根据本发明的一种方案，本发明的寿命预示和维修预估方法能够更系统全面且准确的预测评估出整个目标产品的将来的寿命，使得对目标产品的合理利用提供了可靠依据。
根据本发明的一种方案，本发明的寿命预示和维修预估方法可针对目标产品的部分或整体更全面的判断，有效保证了目标产品的可靠性和安全性。
根据本发明的一种方案，本发明的寿命预示和维修预估方法为目标产品(如空间站机电类产品)寿命预测与评估提供一个统一的平台，实现目标在轨过程中的寿命预测、维修规划。
附图说明
图1是示意性表示根据本发明的一种实施方式的寿命预示和维修预估方法的步骤框图图；
图2是示意性表示根据本发明的一种实施方式的寿命预示和维修预估方法的流程图；
图3是示意性表示根据本发明的一种实施方式的分析报告图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本发明实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
在针对本发明的实施方式进行描述时，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”所表达的方位或位置关系是基于相关附图所示的方位或位置关系，其仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此上述术语不能理解为对本发明的限制。
下面结合附图和具体实施方式对本发明作详细地描述，实施方式不能在此一一赘述，但本发明的实施方式并不因此限定于以下实施方式。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，本发明的一种寿命预示和维修预估方法，包括：
S1.基于目标的目标特性建立针对目标的寿命预测模型；
S2.基于寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对目标的寿命决策分析模型；
S3.采集目标的数据，寿命预测模型基于数据获得目标在未来会发生故障的判定结果；
S4.将判定结果输入寿命决策分析模型，输出分析报告。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S1中，基于目标的目标特性建立针对目标的寿命预测模型的步骤中，目标特性包括：目标的的故障模式数据、运行状态数据、装备使用条件数据、以及各种导致故障的行为数据。在本实施方式中，基于目标的目标特性建立针对目标的寿命预测模型的步骤中，获取目标特性，以及结合PHM比例风险模型(proportional hazards model)和转换概率模型，并采用均值法、矩法或响应面法，建立寿命预测模型。建好的寿命预测模型为以后目标产品使用，并可以用于检查各种新的运行状态数据的准确性。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S2中，基于寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对目标的寿命决策分析模型的步骤中，基于寿命预测模型，以及按照可用性、经济性、可靠性建立寿命决策分析模型，用于对寿命、剩余寿命、最优更换周期、费用、风险进行分析、评价，确定被监控目标的最优更换时间节点。在本实施方式中，寿命决策数据来源于：产品运行的实时被监控数据(如振动信息、温度信息、辐射信息参数等)与地面产品本身的属性信息(如试验数据、安装信息、约束信息、维护计划信息等)。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S3中包括：
S31.采集目标的目标地面试验、在轨运营数据，并过滤出与寿命评估相关的参数信息，完成结构形状、材料参数、承受载荷和结构缺陷的实时监测数据采集。在本实施方式中，支持从ACCESS数据导入或从SQL数据的数据导入功能，或直接从EXCEL软件直接将软件复制、拷贝的方式导入软件系统，可以兼容企业级数据库。
S32.对参数信息和实时监测数据的正确性以及规则性进行检查。在本实施方式中，对于导入的或实时采集的数据，需要对数据的正确性以及规则性进行检查，以保证导入数据的质量与分析结果的正确性，提供了数据检查功能，并可以通过数据检查，得到数据检查分析报告。
S33.对参数信息和实时监测数据进行残差分析；在本实施方式中，提供多种方法对数据进行残差分析。具体包括“In Order of Appearance”,“Residuals Against Exp”，“Transformed Residuals”，“Variance Stabilized”等国际上成熟的方法，并自动提供残差分析报告。通过残差分析确定对寿命影响大的因素，然后设定边界值，对影响小的因素进行忽略，提高寿命分析效率。
S34.基于参数信息和实时监测数据获得目标在未来会发生故障的判定结果。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S34中，判定结果为目标在未来会发生故障的时间区间和概率。在本实施方式中，转换概率模型提供在不同时间间隔期内发生故障的条件概率，或状态发生转移的概率。即确定出产品将会发生故障的时间区间和概率。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，寿命决策分析模型具有基于置信度的费用分析功能、寿命决策功能、风险敏感性分析功能以及费用敏感性分析功能；
步骤S4中，寿命决策分析模型获取判定结果，对判定结果进行决策分析，输出基于置信度的可靠寿命值。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S4中，寿命决策分析模型对判定结果进行决策分析的过程中，采用均值法、响应面法或矩法进行决策分析。
结合图1和图2所示，根据本发明的一种实施方式，步骤S4中，分析报告为图形报告，其中分为多个区域用于表征目标的使用寿命状态。在本实施方式中，寿命决策分析模型提供决策分析的图形报告输出功能。参见图3，图形分为三个区域，绿色区域表征单元处于完好状态，不需要进行预防性维修或更换；黄色区域表征单元需要在下一次预防性维修时进行及时更换；红色区域表征单元需要进行立刻更换，单元随时可能发生故障。根据业务需求输出符合要求的报告格式。
上述内容仅为本发明的具体方案的例子，对于其中未详尽描述的设备和结构，应当理解为采取本领域已有的通用设备及通用方法来予以实施。
以上所述仅为本发明的一个方案而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种寿命预示和维修预估方法，包括：
S1.基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型；
S2.基于所述寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对所述目标的寿命决策分析模型；
S3.采集所述目标的数据，所述寿命预测模型基于所述数据获得所述目标在未来会发生故障的判定结果；
S4.将所述判定结果输入所述寿命决策分析模型，输出分析报告。
2.根据权利要求1所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S1中，基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型的步骤中，所述目标特性包括：所述目标的的故障模式数据、运行状态数据、装备使用条件数据、以及各种导致故障的行为数据。
3.根据权利要求2所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S1中，基于目标的目标特性建立针对所述目标的寿命预测模型的步骤中，获取所述目标特性，以及结合PHM比例风险模型和转换概率模型，并采用均值法、矩法或响应面法，建立所述寿命预测模型。
4.根据权利要求3所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S2中，基于所述寿命预测模型，以及预设的判断准则构建针对所述目标的寿命决策分析模型的步骤中，基于所述寿命预测模型，以及按照可用性、经济性、可靠性建立所述寿命决策分析模型，用于对寿命、剩余寿命、最优更换周期、费用、风险进行分析、评价，确定被监控目标的最优更换时间节点。
5.根据权利要求4所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S3中包括：
S31.采集所述目标的目标地面试验、在轨运营数据，并过滤出与寿命评估相关的参数信息，完成结构形状、材料参数、承受载荷和结构缺陷的实时监测数据采集；
S32.对所述参数信息和所述实时监测数据的正确性以及规则性进行检查；
S33.对所述参数信息和所述实时监测数据进行残差分析；
S34.基于所述参数信息和所述实时监测数据获得所述目标在未来会发生故障的判定结果。
6.根据权利要求5所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S34中，所述判定结果为所述目标在未来会发生故障的时间区间和概率。
7.根据权利要求6所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，所述寿命决策分析模型具有基于置信度的费用分析功能、寿命决策功能、风险敏感性分析功能以及费用敏感性分析功能；
步骤S4中，所述寿命决策分析模型获取所述判定结果，对所述判定结果进行决策分析，输出基于置信度的可靠寿命值。
8.根据权利要求7所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S4中，所述寿命决策分析模型对所述判定结果进行决策分析的过程中，采用均值法、响应面法或矩法进行决策分析。
9.根据权利要求8所述的寿命预示和维修预估方法，其特征在于，步骤S4中，所述分析报告为图形报告，其中分为多个区域用于表征所述目标的使用寿命状态。
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