[发明专利]一种机电设备性能退化预测方法

权利要求书

1.一种机电设备性能退化预测方法，其特征在于，第一步，确定表 征机电设备的参数，并检测该参数获得参数数据；第二步，根据所述参 数数据，确定参数的统计分布；第三步，根据参数的统计分布，确定所 述参数的标准健康线、健康上限和健康下限；第四步，对所述参数数据 进行超限分析、偏移分析、趋势变化分析中的至少一种分析，并根据分 析结果确定机电设备的衰退程度。

2.根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法，其特征在于， 第二步具体为：确定所述参数数据的数据量N，根据N个参数数据检验 所述参数是否符合某一特定的统计分布，若检验过程中，未发现与参数 数据相符合的统计分布，则将所述参数的统计分布设置为正态分布。

3.根据权利要求根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述根据参数的统计分布，确定所述参数的标准健康线 SHL、健康上限UHL和健康下限LHL具体为：

UHL＝μ+3σ，SHL＝μ，LHL＝μ-3σ，其中，μ，σ分别为统计分布 的均值和标准差。

4.根据权利要求根据权利要求3所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，在确定所述标准健康线SHL、健康上限UHL和健康下限 LHL时，当根据当前参数数据计算得到的值与之前的值偏差在一定范围 内时，确定标准健康线SHL、健康上限UHL和健康下限LHL值。

5.根据权利要求根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述超限分析具体为若当前参数数据未落在健康上限与健 康下限之间,则保存该超限数据。

6.根据权利要求根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述超限分析具体为对获取的L个数据进行超限分析，如 果第L/2个值未落在健康上限与健康下限之间,，则保存这L组数据到数 据库，其中L为偶数。

7.根据权利要求根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述偏移分析具体为：获取包括当前参数数据的最新M个 数据，确定从当前参数数据起向前推移m个数据是否均处于标准健康线 的同一侧，若是，则确定当前参数数据发生了偏移，其中M是大于m的 正整数。

8.根据权利要求根据权利要求7所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述偏移分析具体还包括：确定M个数据是否存在连续的 m个数据均处于标准健康线的同一侧，若是，进一步判断偏移中心是否 在M/2的位置上，如果是，则保存当前M个数据。

9.根据权利要求根据权利要求1所述的机电设备性能退化预测方法， 其特征在于，所述趋势变化分析具体为：获取包括当前参数数据的最新Q 个数据，确定从当前参数数据起向前推移q个数据是否均持续增加或持 续减少，若是，则确定当前参数数据发生了趋势变化，其中Q是大于q 的正整数。

10.根据权利要求根据权利要求9所述的机电设备性能退化预测方 法，其特征在于，所述偏移分析具体还包括：确定Q个数据是否存在连 续的m个数据均持续增加或持续减少，若是，进一步判断趋势变化的中 心是否在Q/2的位置上，如果是，则保存当前Q个数据。