[发明专利]基于数据驱动的海洋平台多阶段任务系统可靠性估计方法有效

专利信息
申请号: 201510925359.4 申请日: 2015-12-10
公开(公告)号: CN105426692B 公开(公告)日: 2018-06-05
发明(设计)人: 李娟;冯磊;司小胜;陈秀荣;张宝琳;徐树生;张鹏 申请(专利权)人: 青岛农业大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 青岛联信知识产权代理事务所(普通合伙) 37227 代理人: 徐艳艳;王月玲
地址: 266109 山*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 多阶段 任务系统 海洋平台 可靠性参量 可靠性估计 任务过程 数据驱动 概率密度函数 实时数据信息 传感器数据 可靠性定义 系统可靠性 灾难性故障 动态条件 建立系统 降低系统 静态假设 历史数据 剩余寿命 时间估计 实时计算 退化过程 退化模型 系统寿命 维护
【权利要求书】:

1.一种基于数据驱动的海洋平台多阶段任务系统可靠性估计方法,其特征在于:其步骤为:通过传感器对系统的环境进行检测,综合利用传感器所观测的系统环境监测数据,建立个体多阶段任务系统的历史数据与当前实时数据信息之间的联系,采用随机滤波模型对阶段区间进行建模,获得多阶段任务过程模型,估计任务时间的概率密度函数,获得多阶段任务系统的任务时间估计值;融合应用历史数据信息,建立多阶段任务系统退化过程模型,估计多阶段任务系统的寿命,获得多阶段任务系统的寿命估计值;

根据多阶段任务过程模型和多阶段任务系统退化过程模型的可靠性定义,综合利用任务时间估计值和寿命估计值实时计算得到多阶段任务系统的可靠性参考值;

使用维纳过程建立多阶段任务系统退化过程模型,建立多阶段任务系统退化过程模型的具体步骤为:假定退化过程的起始读数为Y(0)=0,若起始时刻为ti(i=1,2,…,N),则时间相关的监测变量演变过程模型为

Y(t)=yi+λ(t-ti)+σB(t-ti) (16)

进一步,考虑融合应用历史数据信息,模型中λ演变为动态参数,用λi=λi-1+η代替,其中η~N(0,Q),则退化模型重构为

λ i = λ i - 1 + η y i = y i - 1 + λ i - 1 ( t i - t i - 1 ) + σϵ i - - - ( 17 ) ]]>

其中εi~N(0,ti-ti-1),λi的估计值由卡尔曼滤波算法得到,

由高斯分布假设和贝叶斯滤波原理得到λi的概率密度函数为

f λ i | Y i ( λ i | Y i ) = 1 2 πP i | i exp [ - ( λ i - λ ^ i ) 2 / 2 P i | i ] - - - ( 18 ) ]]>

设备的寿命通过首达时间的概念来定义,当公式(16)确定的退化值Y(t)首次达到预先设定的失效阈值w时,就认为设备失效;将设备寿命终止的时间定义为退化过程Y(t)首次穿越失效阈值w的时间,则设备ti时刻的剩余使用寿命Si被定义为:

Si=inf{si:Y(si+ti)≥w|Yi} (19)

令为剩余使用寿命的累积分布函数,由退化模型公式(17)预测ti时刻的退化概率密度函数考虑模型分布为正态分布,有则ti时刻多阶段任务系统的估计寿命的概率密度函数和累积分布函数分别为:

f T d | Y i ( t d | Y i ) = w - y i 2 π ( t d - t i ) 3 ( P i | i ( t d - t i ) + σ 2 ) exp ( - ( w - y i - λ ^ i ( t d - t i ) ) 2 2 ( t d - t i ) ( P i | i ( t d - t i ) + σ 2 ) ) , t d > t i F T d | Y i ( t d | Y i ) = 1 - Φ ( w - y i - λ ^ i ( t d - t i ) P i | i ( t d - t i ) 2 + σ 2 ( t d - t i ) ) + exp ( 2 λ ^ i ( w - y i ) σ 2 + 2 P i | i ( w - y i ) 2 σ 4 ) Φ ( - 2 P i | i ( w - y i ) ( t d - t i ) + σ 2 ( λ ^ i ( t d - t i ) + w - y i ) σ 2 P i | i ( t d - t i ) 2 + σ 2 ( t d - t i ) ) - - - ( 20 ) . ]]>

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