[发明专利]一种基于故障树信息的设备状态预测方法

说明书

技术领域

本发明属于设备维护保障领域，具体涉及一种设备的状态预测方法。

背景技术

随着设备设计技术、设备制造技术和信息技术的迅猛发展，传统设备逐渐走向集成化、智能化，内部结构和关联性日趋庞大，致使设备系统在其部件的状态分布、部件间的关联关系等方面呈现出极大的复杂性。维修人员难以预测设备的真实状态，经常发生维修不足或维修过剩的情况，给设备维护保障工作带来了巨大的挑战。设备故障预测是一门涉及机械、电子、材料、控制、通信以及计算机技术和人工智能等多学科综合技术。它以当前设备的使用状态为起点，结合已知预测对象的结构特性、参数、环境条件及运行历史记录，对设备未来任务段内可能出现的故障进行预报、分析和判断，确定故障性质、类别、程度、原因及部位，指出故障发展趋势及后果，向用户提出警告，以便在任务之前消除故障，保证任务的顺利完成。

公开号为CN1533948A的中国专利公开了一种发明名称为“对飞机故障的预测报警方法及飞机故障预测报警系统”，该方法包括以下步骤：

1.在飞机可能发生故障的部位设置相应的传感器，利用计算机对进行数据采集分析，并将分析结果与正常标准数据模型进行比较，若异常，启动报警；

2.在报警的同时将采集的数据和比较的结果通过通信网传输到地面飞行指挥中心

3.实现上述方法的飞机故障预测报警系统；

4.设置在地面飞行指挥中的数据接收监控设备。

该方法主要通过传感器采集数据信息，及时将采集的数据通过网络传输到地面的指挥中心，建立了良好的故障报警系统硬件环境。但未对故障预测报警系统的核心问题，即故障预测方法进行分析。而且实际设备结构庞大、影响因素复杂，要想获得准确的预测结果，必须针对实际设备构建符合故障发生规律的预测模型，建立完整有效的故障预测方法。

公开号为CN1553328A的中国专利公开了一种发明名称为“基于故障树分析的系统故障定位方法及装置”，该方法包括以下步骤：

1.通过故障模式影响分析形成故障描述；

2.将故障描述与故障历史数据库结合形成故障模式库，至少包括故障表现和故障原因；

3.在故障模式库的基础上进行故障树分析，补充导致系统故障的多点故障原因；

4.将故障树转换成故障定位树，通过该故障定位树定位系统故障。

该方法提供了一种根据故障模式影响分析和故障历史数据库建立故障树，然后转换成故障定位树并用于故障推理的技术。但是，故障定位树不能处理多个故障原因共同发生时的故障推理任务，也不能同时利用多种检测现象一起预测实际设备状态。

发明内容

为了克服现有技术不能有效进行故障预测的不足，本发明提供一种基于故障树信息的设备状态预测方法，能够快速准确的计算出设备的实时运行状态及可靠性，用于指导设备维修计划的制定已经维修备件的储备。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：综合利用故障树信息和外部检测现象建立故障预测模型，用于预测设备的实时运行状态。首先，利用现有故障树信息识别出故障模式变量、故障原因变量及各变量间的结构关系；其次，根据变量间结构关系识别出各变量的先验概率分布及条件概率分布；然后，利用检测现象识别出检测变量及其条件概率分布；最终，基于建立的故障预测模型，以检测信息为驱动，利用概率论公式预测设备的实际运行状态。具体步骤如下：

1、确定需要预测的一个设备故障模式，并在故障树中搜索以该故障模式为顶事件的故障树模型F，F中所有事件集合为T＝{T₁，T₂，...，T_i，...，T_n}，其中T_i表示第i个事件，n表示故障树事件总数；故障树具体搜索方式如下：

针对设备故障模式，首先在故障树信息中找到与该模式对应的故障树事件T₁，然后以该事件为顶事件向下搜索那些与顶事件通过逻辑门关联的故障树中间事件，不断向下搜索与中间事件通过逻辑门关联的其它故障树中间事件，直到搜索到故障树底事件为止。其中，底事件是指没有其它故障树事件通过逻辑门与其关联的事件。