一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法与流程

技术特征：
1.一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，包括以下步骤：s1，根据泵类设备特性选择若干寿命预测特征，并获取泵类设备运行的相关参数；s2，根据选择的寿命预测特征构建若干特征指标的退化路径，并根据特征指标退化路径提取相关参数得到对应的特征指标；s3，对获取的特征指标进行归一化处理；s4，整合归一化后的特征指标，得到二次指标，根据所述二次指标进行寿命预测。2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，所述特征指标包括运行环境指标、材料疲劳指标、振动特征指标、性能指标和设计寿命指标。3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，构建运行环境指标的退化路径的过程包括：建立初始化函数d
*
(t
n
,t
d
,d)，所述初始化函数涉及参数具体包括平稳段持续时间t
n
、衰退段持续时间t
d
、衰退速率d，所述初始化函数包含一次平稳段和一次衰退段则为一个周期，每个周期的环境因素特征衰退路径如下式所述：其中，c为常数表示当前周期平稳段健康度，b为截距保证衰退曲线连续的常数项且根据c给出，a为本次周期开始时间点；随着外部环境因素的变化以及数据的采集，采用矩阵求解最小二乘法对平稳段持续时间t
n
、衰退段持续时间t
d
、衰退速率d进行自更新，更新周期与该特征衰退速率成正比。4.根据权利要求2所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，构建材料疲劳指标的退化路径的过程包括：s221，根据实验或查询标准拟合单轴拉压和纯扭s-n曲线，单轴拉压和纯扭拟合公式如下：logn
p
＝31.921-10.603log(σ
x
)其中n
p
代表在受到σ
x
单轴拉压力下的循环次数，n
t
代表在受到τ
xy
单轴纯扭力下的循环次数；s222，根据下式计算得到等效应力并分别根据等效应力计算对应的单轴拉压和纯扭疲劳寿命：s223，通过下式得到等效应力比k，表示等效单轴拉压力，表示等效单轴纯扭力：s224，通过等效应力比k，代入下式计算多轴疲劳寿命：
其中，n
l
是多轴疲劳循环次数；s225，剩余寿命指标转换，用线性函数f
*
(k
f
,c
f
)表示：其中，t表示每天循环次数；f
*
＝k
f
·
x c
f
不同阶段关键部件受到的多轴疲劳载荷存在差异，c
f
，k
f
会根据计算出的n
l
通过最小二乘法进行自更新，更新周期与该特征衰退速率成正比。5.根据权利要求2所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，构建振动特征指标的退化路径的过程包括：构建函数v
*
(k1,k2,c
v
)，如下式：v
*
＝k1x k2x2 c
v
；k1为一次指数x的修正参数，k2为二次指数x2的修正参数，c
v
为常数，随着实际振动特征指标的变化，k1、k2和c
v
会采用最小二乘法进行自更新以保证计算的v
*
与实际振动特征v衰退路径一致且参数更新周期与该特征衰退速率成正比。6.根据权利要求2所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，性能指标的衰退路径用指数函数表示为p
*
(a,b,c
p
)，公式为：随着实际性能指标的变化，相关参数采用最小二乘法进行自更新以保证计算的p
*
与实际性能指标衰退路径一致，并且参数更新周期与该特征衰退速率成正比。7.根据权利要求2所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，设计寿命指标用线性函数s
*
(k
s
,b
s
)表示，公式为：s
*
＝k
s
·
x b
s
。8.根据权利要求3或4或5或6所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，通过最小二乘法进行自更新，具体方式如下：j(θ)表示代价函数，为基于函数d得到的衰退路径估计值，y为衰退路径的真实值；y为衰退路径真实值矩阵；x
t
xθ＝x
t
y令求异结果等于0矩阵；θ＝(x
t
x)-1
x
t
y其中θ包含平稳段持续时间t
n
、衰退段持续时间t
d
、衰退速率d的解。9.根据权利要求1所述的一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，其特征是，所述s4具体包括以下步骤：计算设定时间内下降速率指标和低于设计寿命的指标：
其中，设定时间内下降速率指标k
c
含义为各指标近期变化率且需要进行横向比较，通过下式得到：其中：v2表示t2时刻特征值，v1表示t1时刻特征值，δt表示时间范围；相较于设计寿命较低指标k
min
，通过下式得到：其中：v表示某一时刻下各特征指标集合，s
t
表示此时的设计寿命指标。

技术总结
本发明提出一种基于多源数据特征提取的泵类设备剩余寿命预测方法，包括以下步骤：根据泵类设备特性选择若干寿命预测特征，并获取泵类设备运行的相关参数；根据选择的寿命预测特征构建若干特征指标退化路径，并根据特征指标退化路径提取相关参数得到对应的特征指标；对获取的特征指标进行归一化处理；整合归一化后的特征指标，得到二次指标，根据所述二次指标进行寿命预测。本发明在进行泵类设备寿命预测时引入多个数据源获取多个特征指标，能够从多个角度分析设备寿命衰退原因。多个角度分析设备寿命衰退原因。多个角度分析设备寿命衰退原因。


技术研发人员：潘凡 毛贤峰 赵彤 孙丰诚 蔡一彪 倪军
受保护的技术使用者：杭州安脉盛智能技术有限公司
技术研发日：2022.07.11
技术公布日：2022/11/22