基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法及装置

本发明涉及机械传动系统可靠性评估，具体涉及一种基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法及装置。

背景技术：

1、机械传动系统在数控机床、新能源矿车和大型盾构机等高端装备中扮演着核心角色。在一定程度上，机械传动系统的可靠性水平决定着整个装备的服役寿命。因此，研究机械传动系统的状态退化及传播机理，精准评估机械传动系统的功能可靠性水平，对于把握装备寿命规律和延长装备使用寿命具有重要的理论和现实意义。

2、在传统方法中，机械传动系统被抽象成包含多个二态部件的二态系统来执行可靠性评估。二态系统模型，即完美工作状态和完全故障状态完全互补，是一种极端假设模型。事实上，在完美工作状态和完全故障状态之间可能存在多种中间态，机械传动系统在一些中间态下仍能继续实现其功能。在此基础上，机械传动系统被抽象成多状态系统模型，但是这种模型仍然存在局限性。

3、根据零部件和系统的失效机理可知，机械传动系统的状态变化过程具有连续性和不确定性。所以，多状态系统模型只是一种经验化的主观离散模型，利用多状态系统模型并不能准确刻画机械传动系统的连续状态退化机理。此外，传统的机械传动系统可靠性评估只关注结构完整性，且传统贝叶斯推理程序依赖于经验的状态转移矩阵和主观的条件概率表，导致贝叶斯推理结果离散化和失实化。多种限制因素的联合作用导致当前机械传动系统的可靠性评估结果缺乏真实性和有效性。

4、因此，如何提供一种基于物理误差驱动，融合多因素联合作用，以实现对机械传动系统功能可靠性进行连续、客观、多维度评估的方法，就需要进一步进行考虑。

技术实现思路

1、针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种基于物理误差驱动，融合多因素联合作用，以实现对机械传动系统功能可靠性进行连续、客观、多维度评估的方法。

2、为了解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：

3、一种基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，包括：

4、获取机械传动系统中元动作输出件的理论位移与实测位移，并根据理论位移与实测位移之间的偏差生成元动作的运动误差；

5、根据元动作的运动误差构建元动作的时变非定常状态函数；

6、基于功能-运动-子运动-元动作框架建立连续状态动态贝叶斯网络，将状态和时间变量嵌入到连续状态动态贝叶斯网络节点中，连续状态动态贝叶斯网络节点的状态由元动作的时变非定常状态函数表征；

7、将元动作的时变非定常状态函数作为连续状态动态贝叶斯网络中对应节点的输入，通过连续状态动态贝叶斯推理算法求解机械传动系统功能的时变状态概率密度函数。

8、作为优化，在所述功能-运动-子运动-元动作框架中，功能为机械传动系统的工作目标，运动为复杂机构的动态行为表征，子运动为简单机构的动态行为表征，元动作为元动作单元的动态行为表征。

9、作为优化，所述元动作的时变非定常状态函数为，其中，是元动作的运动误差函数，是元动作的运动误差极限，100是状态观测系数。

10、作为优化，所述元动作的运动误差函数基于线性wiener过程建立为，其中，为元动作的运动误差函数，是当时元动作的运动误差，，是扩散系数且，是标准wiener过程。

11、作为优化，所述漂移系数和所述扩散系数基于最大似然估计方法计算得到，所述漂移系数：，所述扩散系数：，其中，的第组样本，是样本总量。

12、作为优化，所述元动作的时变状态概率密度函数基于广义概率密度演化方程和特征线法求解获得：

13、。

14、作为优化，所述连续状态动态贝叶斯推理算法包括：

15、将所述连续状态动态贝叶斯网络分解成若干个子动态贝叶斯网络，并对子动态贝叶斯网络进行形式转换；

16、对于未经转换的子动态贝叶斯网络，定义为自然编号父节点，在时刻的状态为；建立未经转换的子动态贝叶斯网络的父节点潜在状态序列，基于单位阶跃函数对父节点的状态值进行升序排列；

17、对于转换后的子动态贝叶斯网络，定义为在时刻的父节点状态升序序列中占据第顺位的父节点，定义为虚拟节点，定义子节点为，建立排序后的父节点与虚拟节点之间的条件概率密度函数，以及虚拟节点与子节点之间的条件概率密度函数；

18、通过多重积分运算建立子节点在时刻的状态概率密度函数。

19、作为优化，所述机械传动系统为数控磨齿机的齿轮磨削传动系统；所述元动作包括砂轮旋转元动作、蜗杆旋转元动作、工件旋转元动作、丝杠旋转元动作、主轴箱进给元动作、立柱进给元动作和砂轮架旋转元动作中的至少一种。

20、一种基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估装置，包括：

21、传感器，用于采集机械传动系统中元动作输出件的实际位移；

22、存储器，存储有计算机程序以及基于功能-运动-子运动-元动作框架建立的连续状态动态贝叶斯网络拓扑结构数据；

23、处理器，连接传感器和存储器，用于执行计算机程序以实现如上述所述方法。

24、相比现有技术，本发明具有以下有益效果：

25、（1）本发明直接从位移偏差出发，通过数学运算自动推理，不需要人为设定任何概率值，结果唯一、客观、可复现；

26、（2）本发明将物理位移偏差直接映射为连续的状态函数，能够描述系统从完好到故障的完整连续退化轨迹，更符合工程实际；

27、（3）本发明采用功能-运动-子运动-元动作的传动逻辑链，更符合机械传动的物理本质。

1.一种基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：包括：

2.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：在所述功能-运动-子运动-元动作框架中，功能为机械传动系统的工作目标，运动为复杂机构的动态行为表征，子运动为简单机构的动态行为表征，元动作为元动作单元的动态行为表征。

3.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述元动作的时变非定常状态函数为，其中，是元动作的运动误差函数，是元动作的运动误差极限，100是状态观测系数。

4.根据权利要求3所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述元动作的运动误差函数基于线性wiener过程建立为，其中，为元动作的运动误差函数，是当时元动作的运动误差，，是扩散系数且，是标准wiener过程。

5.根据权利要求4所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述漂移系数和所述扩散系数基于最大似然估计方法计算得到，所述漂移系数：，所述扩散系数：，其中，的第组样本，是样本总量。

6.根据权利要求4所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述元动作的时变状态概率密度函数基于广义概率密度演化方程和特征线法求解获得：

7.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述连续状态动态贝叶斯推理算法包括：

8.根据权利要求1所述的基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估方法，其特征在于：所述机械传动系统为数控磨齿机的齿轮磨削传动系统；所述元动作包括砂轮旋转元动作、蜗杆旋转元动作、工件旋转元动作、丝杠旋转元动作、主轴箱进给元动作、立柱进给元动作和砂轮架旋转元动作中的至少一种。

9.一种基于贝叶斯推理的机械传动系统功能可靠性评估装置，其特征在于：包括：