CN113627088B - 基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统，包括以下步骤：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；根据生成的健康指数和融合规则树进行机器在线性能退化评估。本发明通过设计基因编程的适应度函数，实现利用基因编程和数据融合自动构建用于性能退化评估的健康指数，解决了需要依赖专家知识手动提取特征的缺陷。
Description
技术领域
本发明涉及机器服役性能退化评估领域，具体地，涉及一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统。
背景技术
一般来说，机器的性能会随着服役时间和运行时间不断退化直至下降。基于机器的多源监测信息，准确的评估机器目前的退化状态，发现机器的早期故障，及时进行有效的维修，这对于防止机器突然故障或失效造成的安全威胁和经济损失具有重要意义。
在公开号为CN109000930B的中国专利文献中，公开了一种基于堆叠去噪自编码器的涡轮发动机性能退化评估方法，该方法用于评估发动机的性能退化，其虽然能够实现健康指数单调退化评估，但却没有考虑监测机器的早期故障。
在公开号为CN108304685A的中国专利文献中，公开了一种非线性退化设备剩余寿命预测方法及系统，包括：根据非线性退化设备的时间不确定性参数、个体差异性参数和测量不确定性参数构建非线性退化设备潜在退化模型；获取各非线性退化设备在不同时刻的采样数据；根据各非线性退化设备在不同时刻的采样数据确定非线性退化设备潜在退化模型的参数；根据确定参数后的非线性退化设备潜在退化模型确定剩余寿命预测模型；根据剩余寿命预测模型确定非线性退化设备剩余寿命值，但是该专利文献不能对设备的早期故障进行检测。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统。
根据本发明提供的一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法，包括以下步骤：
步骤S1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过多过程传感器获取机器多维过程监测数据，所述过程传感器包括温度传感器、压力传感器以及速度传感器。
步骤S2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；
步骤S3：基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；
步骤S4：根据步骤S3生成的健康指数和融合规则对机器在线性能退化评估，根据评估结果设备进行相应的维修保养。
优选的，所述步骤S2中，适应度函数中针对健康指标的单调退化评估的定义如下：
其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，d/dx表示健康指数离散时间序列的差分，no of d/dx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0，1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1。
优选的，将适应度函数中针对健康指标的早期故障监测转化为正常样本和退化样本的分类，针对健康指数的二分类定义如下：
其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0，1]。
优选的，所述基因编程的适应度函数定义如下：
其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；适应度函数F的变化范围在[0，1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强。
优选的，所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S3.1：对多过程传感器数据和非过程传感器数据分别进行数据预处理；对于多过程传感器数据，进行数据的归一化处理；对于非过程传感器数据，利用快速傅里叶变换将数据从时域波形转化为频域的多频谱幅值特征；
步骤S3.2：初始化基因编程算法的适应度函数和参数，包括初始群体数、终止条件、函数集和适应度函数的α和β；
步骤S3.3：将步骤S3.1处理得到的归一化多过程传感器数据和多频谱幅值特征分别输入到基因编程算法，根据适应度函数值和迭代次数停止规则，分别得到多过程传感器数据和多频谱幅值特征的融合规则树和健康指数。
根据本发明提供的一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估系统，包括以下模块：
模块M1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过多过程传感器获取机器多维过程监测数据，所述过程传感器包括温度传感器、压力传感器以及速度传感器。
模块M2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；
模块M3：基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；
模块M4：根据模块M3生成的健康指数和融合规则对机器在线性能退化评估，根据评估结果设备进行相应的维修保养。
优选的，所述模块M2中，适应度函数中针对健康指标的单调退化评估的定义如下：
其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，d/dx表示健康指数离散时间序列的差分，no of d/dx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0,1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1。
优选的，将适应度函数中针对健康指标的早期故障监测转化为正常样本和退化样本的分类，针对健康指数的二分类定义如下：
其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0，1]。
优选的，所述基因编程的适应度函数定义如下：
其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；适应度函数F的变化范围在[0,1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强。
优选的，所述模块M3包括以下子模块：
模块M3.1：对多过程传感器数据和非过程传感器数据分别进行数据预处理；对于多过程传感器数据，进行数据的归一化处理；对于非过程传感器数据，利用快速傅里叶变换将数据从时域波形转化为频域的多频谱幅值特征；
模块M3.2：初始化基因编程算法的适应度函数和参数，包括初始群体数、终止条件、函数集和适应度函数的α和β；
模块M3.3：将模块M3.1处理得到的归一化多过程传感器数据和多频谱幅值特征分别输入到基因编程算法，根据适应度函数值和迭代次数停止规则，分别得到多过程传感器数据和多频谱幅值特征的融合规则树和健康指数。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、通过设计基因编程的适应度函数，实现利用基因编程和数据融合自动构建用于性能退化评估的健康指数，解决了需要依赖专家知识手动提取特征的缺陷。
2、基于得到的融合规则树，健康指数的构造过程和构造来源可以进行解释。
3、该方法没有复杂的数据预处理和人工特征提取过程，简单高效，容易实现在线的机器性能退化评估。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明实施例基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法的流程图；
图2为本发明实施例中基因编程算法的工作流程示意图；
图3为本发明实施例中基因编程生成的融合规则树的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明介绍了一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法，参照图1所示，具体包括以下步骤：
步骤S1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过温度传感器、压力传感器以及速度传感器等多过程传感器获取机器多维过程监测数据。
步骤S2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估两个主要目标，设计基因编程的适应度函数。
步骤S2.1：适应度函数的第一部分针对健康指标的单调性进行优化，定义如下：
其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，d/dx表示健康指数离散时间序列的差分，no of d/dx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0，1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1。
步骤S2.2：适应度函数的第二部分针对健康指标的早期故障监测，对于机器早期故障监测可以转化为对正常样本和退化样本的分类。针对健康指数的二分类问题，定义如下：
其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0，1]。
步骤S2.3：结合步骤S2.1和步骤S2.2，新设计的基因编程的适应度函数F定义如下：
其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；因此适应度函数F的变化范围也在[0，1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强。
步骤S3：基于基因编程的适应度函数F，通过对多过程传感器数据或者对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障监测和单调退化评估的健康指数，包括如下步骤：
步骤S3.1：对多过程传感器数据和非过程传感器数据分别进行数据预处理；对于多过程传感器数据，进行数据的归一化处理；对于非过程传感器数据，利用快速傅里叶变换将数据从时域波形转化为频域的多频谱幅值特征。
步骤S3.2：初始化基因编程算法的适应度函数和参数，如初始群体数、终止条件、函数集和适应度函数的α和β。
步骤S3.3：将步骤S3.1处理得到的归一化多过程传感器数据和多频谱幅值特征分别输入到基因编程算法。基因编程算法的工作流程如图2所示，根据适应度函数值和迭代次数停止规则，分别得到多过程传感器数据和多频谱幅值特征的融合规则树和健康指数，基因编程生成的融合规则树如图3所示，其中F1，F2和F3为用于融合的多过程传感器数据或非过程数据多频谱特征；生成的融合健康指数表达式为log(F1)×F2+F3。
步骤S4：根据步骤S3.3得到的多过程传感器数据和多频谱幅值特征融合规则树，对在线的多过程传感器数据或者非过程传感器数据分别进行融合生成健康指数，进行在线机器性能退化评估。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统及其各个装置、模块、单元以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同功能。所以，本发明提供的系统及其各项装置、模块、单元可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置、模块、单元也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的装置、模块、单元视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。
Claims (4)
1.一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过多过程传感器获取机器多维过程监测数据，所述过程传感器包括温度传感器、压力传感器以及速度传感器；
步骤S2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；
所述适应度函数中针对健康指标的单调退化评估的定义如下：
其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，d/dx表示健康指数离散时间序列的差分，no of d/dx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0,1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1；
将适应度函数中针对健康指标的早期故障监测转化为正常样本和退化样本的分类，针对健康指数的二分类定义如下：
其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0,1]；
所述基因编程的适应度函数定义如下：
其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；适应度函数F的变化范围在[0,1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强；
步骤S3：基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；
步骤S4：根据步骤S3生成的健康指数和融合规则对机器在线性能退化评估，根据评估结果设备进行相应的维修保养。
2.根据权利要求1所述的基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法，其特征在于：所述步骤S3包括以下子步骤：
步骤S3.1：对多过程传感器数据和非过程传感器数据分别进行数据预处理；对于多过程传感器数据，进行数据的归一化处理；对于非过程传感器数据，利用快速傅里叶变换将数据从时域波形转化为频域的多频谱幅值特征；
步骤S3.2：初始化基因编程算法的适应度函数和参数，包括初始群体数、终止条件、函数集和适应度函数的α和β；
步骤S3.3：将步骤S3.1处理得到的归一化多过程传感器数据和多频谱幅值特征分别输入到基因编程算法，根据适应度函数值和迭代次数停止规则，分别得到多过程传感器数据和多频谱幅值特征的融合规则树和健康指数。
3.一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估系统，其特征在于：包括以下模块：
模块M1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过多过程传感器获取机器多维过程监测数据，所述过程传感器包括温度传感器、压力传感器以及速度传感器；
模块M2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；
所述适应度函数中针对健康指标的单调退化评估的定义如下：
其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，d/dx表示健康指数离散时间序列的差分，no of d/dx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0,1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1；
将适应度函数中针对健康指标的早期故障监测转化为正常样本和退化样本的分类，针对健康指数的二分类定义如下：
其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0,1]；
所述基因编程的适应度函数定义如下：
其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；适应度函数F的变化范围在[0,1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强；
模块M3：基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；
模块M4：根据模块M3生成的健康指数和融合规则对机器在线性能退化评估，根据评估结果设备进行相应的维修保养。
4.根据权利要求3所述的基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估系统，其特征在于：所述模块M3包括以下子模块：
模块M3.1：对多过程传感器数据和非过程传感器数据分别进行数据预处理；对于多过程传感器数据，进行数据的归一化处理；对于非过程传感器数据，利用快速傅里叶变换将数据从时域波形转化为频域的多频谱幅值特征；
模块M3.2：初始化基因编程算法的适应度函数和参数，包括初始群体数、终止条件、函数集和适应度函数的α和β；
模块M3.3：将模块M3.1处理得到的归一化多过程传感器数据和多频谱幅值特征分别输入到基因编程算法，根据适应度函数值和迭代次数停止规则，分别得到多过程传感器数据和多频谱幅值特征的融合规则树和健康指数。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107562979A (zh) * | 2017-07-11 | 2018-01-09 | 江南大学 | 一种基于foa‑wsvdd的滚动轴承性能退化评估方法 |
| CN109141881A (zh) * | 2018-07-06 | 2019-01-04 | 东南大学 | 一种深度自编码网络的旋转机械健康评估方法 |
| CN110456199A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-11-15 | 四川大学 | 一种多传感器系统的剩余寿命预测方法 |
| CN111258297A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-09 | 北京大学 | 基于数据融合网络的设备健康指标构建及寿命预测方法 |
| WO2020191800A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 东北大学 | 基于wde优化lstm网络的锂离子电池剩余寿命预测方法 |
| CN113030744A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-25 | 上海交通大学 | 基于健康因子提取的电池健康状况预测方法、系统及介质 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8510234B2 (en) * | 2010-01-05 | 2013-08-13 | American Gnc Corporation | Embedded health monitoring system based upon Optimized Neuro Genetic Fast Estimator (ONGFE) |
-
2021
- 2021-08-23 CN CN202110970374.6A patent/CN113627088B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107562979A (zh) * | 2017-07-11 | 2018-01-09 | 江南大学 | 一种基于foa‑wsvdd的滚动轴承性能退化评估方法 |
| CN109141881A (zh) * | 2018-07-06 | 2019-01-04 | 东南大学 | 一种深度自编码网络的旋转机械健康评估方法 |
| WO2020191800A1 (zh) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | 东北大学 | 基于wde优化lstm网络的锂离子电池剩余寿命预测方法 |
| CN110456199A (zh) * | 2019-08-14 | 2019-11-15 | 四川大学 | 一种多传感器系统的剩余寿命预测方法 |
| CN111258297A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-09 | 北京大学 | 基于数据融合网络的设备健康指标构建及寿命预测方法 |
| CN113030744A (zh) * | 2021-02-24 | 2021-06-25 | 上海交通大学 | 基于健康因子提取的电池健康状况预测方法、系统及介质 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 一种新型深度自编码网络的滚动轴承健康评估方法;佘道明;贾民平;张菀;;东南大学学报(自然科学版)(第05期);全文 * |
| 传感器网络中鲁棒状态信息融合抗差卡尔曼滤波器;周彦;李建勋;王冬丽;控制理论与应用(第003期);全文 * |
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