CN114936444A - 一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法 - Google Patents

一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，包括以下步骤：步骤S1：采集信号后进行滤波处理，随后进行信号包络调节，得到归一化的健康度；步骤S2：针对设备常见的退化形式建立设备退化模型；步骤S3：设定失效阈值，预测剩余使用寿命。本发明提供的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法实现系统和设备的实时在线监测、智能预警、智能诊断和寿命预测，提升设备可靠性分析和管理能力，从而辅助企业管理人员下达维修决策等。

Description

一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法
技术领域
本发明涉及设备可靠性管理技术领域，尤其涉及一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法。
背景技术
在工业领域内，对设备进行在线监测与寿命估计已经成为提升设备可靠性的重要手段，通过采集与设备健康状态密切相关的重要参数与实时数据，并对数据进行加工和分析等得到对设备健康状态信息，有助于帮助企业针对设备指定更加科学合理的维修策略。
由于设备在使用过程中会产生损耗，损耗随运行时间、运行工况等的不同而呈现出不断累积的现象，这就导致设备的可使用寿命会逐渐降低。同时，随着我国信号处理技术的不断提高，设备信号中的信息被更大程度的利用，因此可以通过信号处理获取设备的健康信息。目前，对于振动信号的处理多种多样，因此需要根据应用场景和数据等的不同对数据进行不同的处理。
过去的十多年中，大量设备剩余寿命预测的工作被广泛研究并应用于各种机械，如旋转元件、涡轮齿轮箱、飞机发动机等，剩余寿命预测从原理上可分为基于模型、基于数据驱动和基于融合模型的退化建模及寿命预测方法。基于模型驱动的退化建模及寿命预测方法主要依靠对产品退化机理的了解，该方法通常会建立产品或系统退化的物理模型，进而通过物理模型反映出设备的健康状态；基于数据驱动预测方法是指对产品退化数据进行适当的处理，结合统计学及随机过程等数学方法对产品的退化过程进行建模和估计；基于融合模型的退化模型及寿命预测方法一般是指将寿命退化的机理模型与数据驱动的模型相结合，或是不同数据驱动模型之间的结合。由于构建设别的物理模型通常较为复杂，因此基于数据驱动的方法具有更广泛的应用。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中所述的缺陷，从而提供一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，该基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法实现系统和设备的实时在线监测、智能预警、智能诊断和寿命预测，提升设备可靠性分析和管理能力，从而辅助企业管理人员下达维修决策等。
为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，包括以下步骤：
步骤S1：采集信号后进行滤波处理，随后进行信号包络调节，得到归一化的健康度；
步骤S2：针对设备常见的退化形式建立设备退化模型；
步骤S3：设定失效阈值，预测剩余使用寿命。
可选的，所述步骤S1具体包括：
步骤S11：采集每一时刻的原始振动信号x[n]；
步骤S12：在信号的敏感频率带[l,h]Hz滤波以增强退化信息；
步骤S13：通过希尔伯特变换包络解调振动信号，得到平方包络信号；
步骤S14：计算平方包络信号的均方根值，并根据初始均方根基线得到归一化的健康度。
可选的，健康度范围为0至1。
可选的，所述步骤S2具体包括：
步骤S21：使用数据拟合的方法确定初始参数；
步骤S22：根据贝叶斯算法得到参数后验的表达式，使得参数能够自适应更新。
可选的，所述设备退化模型为指数退化模型，所述指数退化模型为：
Figure 100002_1
其中，X(t)表示获取的设备健康指标数据，t表示时间，θ表示指数退化趋势的幅值，γ表示设备由健康阶段转到退化阶段的时间点，α表示健康阶段设备健康度均值，β'表示指数退化趋势的斜率，I(·)为示信函数，σ1和σ2分别是健康阶段和退化阶段的噪声标准差。
可选的，根据所述指数退化模型得到剩余使用寿命为：
Figure BDA0003521145710000032
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure BDA0003521145710000033
和
Figure BDA0003521145710000034
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
可选的，所述设备退化模型为线性退化模型，所述线性退化模型为
Figure BDA0003521145710000035
可选的，所述设备退化模型为多项式退化模型，所述多项式退化模型为： Xk＝b0+Akb+ε(t)，其中的误差项为ε(t)＝σ2Ik，
其中，Xk表示获取的设备健康指标数据，b0表示多项式模型中的常数项，而b表示为时间项，Ak表示多项式模型时间项的系数，
所述多项式退化模型具体表示为：
Figure BDA0003521145710000036
可选的，根据所述多项式退化模型得到剩余使用寿命为：
Figure BDA0003521145710000041
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure BDA0003521145710000042
和
Figure BDA0003521145710000043
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
可选的，失效阈值设定为70％。
与现有技术相比，本发明提供的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法具有以下有益效果：
本发明根据获取的振动信号，通过滤波处理以及信号包络调节，能够得到强化的退化信息和平方包络信号，并根据初始均方根值得到归一化的健康度。通过对得到的健康度进行数据预处理，可以有效去除停机、故障等不同工况下的异常数据，获得能够表征设备健康的数据供寿命预测使用。
根据上述信号处理得到的退化数据，通过建立不同退化趋势下的数学模型并带入数据求解，可以实现对设备剩余使用寿命估计。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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例，对于本领域普通技术人员来讲，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它的附图。
图1为本发明实施例所提供的健康度计算的技术路径图；
图2为本发明实施例所提供的实现步骤示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明。
本发明主要包括两部分内容，即构建设备健康指标、建立设备退化模型并估计剩余使用寿命。分析设备振动信号得到设备健康指标，振动信号蕴含了机械装备丰富的健康状态信息，本发明通过量化振动信号构建健康指标，以表征装备的健康状态退化趋势，并作为后续的剩余寿命预测算法的建模对象。建立设备退化模型并估计设备剩余可使用寿命，本发明基于提取的设备健康指标，并采用指数退化、线性退化、多项式退化等多种退化趋势对设备的退化过程进行建模，最终基于软阈值的概念实现对设备的剩余可使用寿命的估计。
(1)构建设备健康指标
构建健康指标的技术路径如图1所示。设采样频率Fs下采集到的一段振动信号为x＝[x1…xN]，其中N为信号长度。为有效估计健康度，若有对信号故障信号的频带先验知识，可以对信号进行频带为[l,h]的带通滤波后([l,h]∈[0,Fs])，得到滤波后信号xl,h。xl,h对应的平方包络信号可由希尔伯特变换计算得到： SEl,h＝|xl,h+jH(xl,h)|2＝[SE1…SEN]，其中H(·)表示希尔伯特变换。进而可以得到方根均值估计为：
Figure BDA0003521145710000051
为实现健康度的范围在区间[0,1]内，需对健康度进行归一化处理，做如下变换，并得到健康度HD＝RMS0/RMS，其中RMS0为健康度为100％时的方根均值，RMS为当前监测时刻的方根均值。在程序运算过程中，一般可将最开始监测到的方根均值作为RMS0。
(2)建立设备退化模型并估计剩余使用寿命
本发明针对设备常见的退化形式进行建模，包括：指数退化、线性退化和多项式退化，同时基于软阈值的定义对设备的剩余使用寿命进行估计。
1)指数退化模型
该部分提出了一个基于布朗运动误差的指数退化模型。该模型适用于传感器读数连续误差波动相关的应用。本发明提出了一个贝叶斯更新过程，贝叶斯更新能在新的观测数据到来时对参数实现自动更新。在布朗误差过程假设的情况下，可以确定监测设备的剩余使用寿命分布。
1.1)指数退化建模
对于产品的退化过程，一般可以分为健康阶段以及退化阶段。健康阶段为设备的健康状态在一定范围内波动，并没有表现出设备退化现象；退化阶段为设备开始出现性能退化的现象。因此可以通过下式建立统一模型：
Figure BDA0003521145710000061
其中，X(t)表示获取的设备健康指标数据，t表示时间，θ表示指数退化趋势的幅值，γ表示设备由健康阶段转到退化阶段的时间点，α表示健康阶段设备健康度均值，β'表示指数退化趋势的斜率，I(·)为示信函数，σ1和σ2分别是健康阶段和退化阶段的噪声标准差。
其中，I(·)为示信函数，表示当括号内条件满足时，示信函数的值为1。那么针对第二阶段建模，X(t)表示健康度的连续退化过程，那么可以设其具有以下的函数形式：
Figure BDA0003521145710000062
W(t)是标准布朗运动误差项，它服从均值为0，方差为t的正态分布。θ、β和 W(t)是相互独立的。那么可以的得到上式的期望为：
Figure BDA0003521145710000063
用矩阵表达整个退化过程具有简便的形式，因此此处的数学模型可以表达为：
Yk＝A′kb′+e′k
需要说明的是，采样间隔为Δ＝t2-t1＝t1。
Figure BDA0003521145710000071
Figure BDA0003521145710000072
此处采用贝叶斯方法进行参数的更新，贝叶斯参数的后验分布与先验分布和似然函数乘积成正比。由于共轭先验假设能够保证先验分布与后验分布具有相同的分布形式，因此假设b′的先验分布为均值为μb'、方差为Σb'的正态分布，即N(μb',Σb')，则Yk服从
Figure BDA0003521145710000073
则后验分布为：
Figure BDA0003521145710000074
其中，
Figure BDA0003521145710000075
p(yk∣b′)为似然函数。那么可以得到在给定yk时，随机变量lnXk+l在时间点tk+l＝tk+tl服从均值为
Figure BDA0003521145710000076
方差为
Figure BDA0003521145710000077
的正态分布，即
Figure BDA0003521145710000078
Figure BDA0003521145710000079
Figure BDA00035211457100000710
当I(Φ(Ψ1(tk))＞Φ(3))＝1时，
Figure BDA0003521145710000081
Figure BDA0003521145710000082
1.2)产品寿命预测
给定模型参数后可以得到参数的后验分布，即可确定产品的失效时间分布，即为产品健康度达到失效阈值的时间分布，在模型中用L来表示失效阈值。lnXk+l为观测点，在给定yk后的剩余使用寿命分布可用下式来表示：
Figure BDA0003521145710000083
代入得
Figure BDA0003521145710000084
此处，
Figure BDA0003521145710000085
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure BDA0003521145710000086
和
Figure BDA0003521145710000087
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
按照此方法，可以当获得新的信号观测值时，此处所用方法将非常容易得到剩余寿命及寿命区间。
2)线性退化模型
上述指数退化模型进行对数化后即为线性退化模型，即
Figure BDA0003521145710000091
因此将上述指数退化模型中对数化操作取消即可得到线性退化模型的推导，剩余使用寿命同理，因此此处不再赘述。
3)多项式退化模型
提出一个基于高斯误差项的多项式退化模型，同时结合贝叶斯理论，使模型参数在新的观测数据到来时自动更新，同时根据失效阈值的概念，确定监测设备的剩余使用寿命分布。
3.1)多项式退化建模
如前所述，产品的退化过程一般可以分为健康阶段以及退化阶段，此处仅对失效部分进行多项式退化建模：
Xk＝b0+Akb+ε(t)，其中的误差项为ε(t)＝σ2Ik。其中，Xk表示获取的设备健康指标数据，b0表示多项式模型中的常数项，而b表示为时间项，Ak表示多项式模型时间项的系数。
将以上模型中的矩阵展开可得：
Figure BDA0003521145710000092
此处采用贝叶斯方法进行参数的更新，贝叶斯参数的后验分布与先验分布和似然函数乘积成正比。由于共轭先验假设能够保证先验分布与后验分布具有相同的分布形式，因此假设b的先验分布为均值为μb、方差为Σb的正态分布，即 N(μb,Σb)，则b后验分布为：
Figure BDA0003521145710000101
设
Figure BDA0003521145710000102
则参数b的后验分布服从N(CD,C)，那么Xk的后验分布为
Figure BDA0003521145710000103
其中，p(Xk|b)为似然函数，
Figure BDA0003521145710000104
Figure BDA0003521145710000105
则在tk+l时，Xk+l的均值为
Figure BDA0003521145710000106
方差为
Figure BDA0003521145710000107
3.2)产品寿命预测
给定模型参数后可以得到参数的后验分布，即可确定产品的失效时间分布，即为产品健康度达到失效阈值的时间分布，在模型中用L来表示失效阈值。Xk+l为观测点，在给定Xk后的剩余使用寿命分布可用下式来表示：
Figure BDA0003521145710000111
由于失效时间应为正值，因此有：
Figure BDA0003521145710000112
上式l对求导得
Figure BDA0003521145710000113
其中，
Figure BDA0003521145710000114
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure BDA0003521145710000115
和
Figure BDA0003521145710000116
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
本发明的实现步骤如图1和图2所示，本发明根据设备的振动数据构建表征设备退化过程的健康指标；本发明根据对振动信号中提取出的健康指标进行预处理，随后进行参数拟合并采用上述介绍的模型方法进行参数的自适应更新，最终实现寿命预测。具体如下：
(1)本发明首先建立衰退指标。首先对采集到的传感器信号进行滤波处理，将经过希尔伯特变化的信号进行包络调节，然后利用经典且较为成熟的RMS指标进行量化并通过RMS0进行归一化得到衰退指标，得到范围在0-1的健康度。
(2)数据预处理。由于设备存在停机/切换/降功率等复杂工况，因此存在得到的退化指标非常小几乎为0的情况，这类数据对后续计算有影响，因此需要对得到的退化信号进行预处理。
(3)确定初始参数。初始参数使用真实数据进行指数拟合的方法确定。
(4)参数的自适应更新。本发明的理论基础为贝叶斯理论，前述方法即为根据贝叶斯理论得到参数后验的表达式，使得参数能够自适应更新，即参数可以根据新观测信号计算得到的衰退指标数据进行更新。
(5)实现寿命预测。由于核电站设备的健康运转具有重要意义，因此此处将失效阈值设定为70％，剩余使用寿命为预测的路径退化至70％时为失效，对应的时刻与当前时刻的时间差即为剩余使用寿命。
本发明适用于已对关系到设备健康的关键零部件安装传感器并能够实现信号监测的系统中，健康指数的提取与剩余可使用寿命估计部分的算法可单独计算使用，也可以集成到现有的设备监测系统中。算法最终的到的剩余使用寿命估计值与估计区间，能够给工程师合理更换设备零部件等提供有效信息。
以上所述仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：采集信号后进行滤波处理，随后进行信号包络调节，得到归一化的健康度；
步骤S2：针对设备常见的退化形式建立设备退化模型；
步骤S3：设定失效阈值，预测剩余使用寿命。
2.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
步骤S11：采集每一时刻的原始振动信号x[n]；
步骤S12：在信号的敏感频率带[l,h]Hz滤波以增强退化信息；
步骤S13：通过希尔伯特变换包络解调振动信号，得到平方包络信号；
步骤S14：计算平方包络信号的均方根值，并根据初始均方根基线得到归一化的健康度。
3.根据权利要求2所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，健康度范围为0至1。
4.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
步骤S21：使用数据拟合的方法确定初始参数；
步骤S22：根据贝叶斯算法得到参数后验的表达式，使得参数能够自适应更新。
5.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，所述设备退化模型为指数退化模型，所述指数退化模型为：
Figure 1
其中，X(t)表示获取的设备健康指标数据，t表示时间，θ表示指数退化趋势的幅值，γ表示设备由健康阶段转到退化阶段的时间点，α表示健康阶段设备健康度均值，β'表示指数退化趋势的斜率，I(·)为示信函数，σ1和σ2分别是健康阶段和退化阶段的噪声标准差。
6.根据权利要求5所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，根据所述指数退化模型得到剩余使用寿命为：
Figure RE-FDA0003733913990000022
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure RE-FDA0003733913990000023
和
Figure RE-FDA0003733913990000024
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
7.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，所述设备退化模型为线性退化模型，所述线性退化模型为
Figure RE-FDA0003733913990000025
8.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，所述设备退化模型为多项式退化模型，所述多项式退化模型为：Xk＝b0+Akb+ε(t)，其中的误差项为ε(t)＝σ2Ik，
其中，Xk表示获取的设备健康指标数据，b0表示多项式模型中的常数项，而b表示为时间项，Ak表示多项式模型时间项的系数，
所述多项式退化模型具体表示为：
Figure FDA0003521145700000031
9.根据权利要求8所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，根据所述多项式退化模型得到剩余使用寿命为：
Figure FDA0003521145700000032
其中，f表示剩余可使用寿命的概率密度函数，T表示失效时间，Xk表示获取的设备健康指标数据，L表示失效阈值，
Figure FDA0003521145700000033
和
Figure FDA0003521145700000034
表示在t＝k+l时的均值和标准差。
10.根据权利要求1所述的基于不同退化趋势的设备剩余使用寿命估计方法，其特征在于，失效阈值设定为70％。
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