[发明专利]一种工件寿命预测的方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种工件寿命预测的方法、装置及存储介质，涉及工件预测维护领域，包括以下步骤：获取工件的退化数据；采用随机参数对线性wiener过程建模，获得以正态伽马分布作为均值参数和漂移参数的先验分布；结合所述先验分布，根据所述以正态伽马分布作为均值参数和漂移参数的先验分布得到后验估计值；结合Bayes理论、后验估计值，采用EM算法迭代求解，获取估计值；根据所述估计值和工件的失效阈值，获得工件寿命预测值和工件剩余寿命预测值。本发明针对退化失效的产品，结合Wiener过程、Bayes理论和EM算法，提出了一种快速、高效预测寿命和剩余寿命的方法，进而对产品的预测性维护、保养、更换等措施的依据。

技术领域

本发明涉及工件预测维护领域，具体涉及一种工件寿命预测的方法、装置及存储介质。

背景技术

对于机床、武器装备等核心零部件，此类零部件一般制造复杂，价值昂贵，一旦设备出现故障导致停工停产，将会导致巨大的经济损失。由于其重要性，实际中一般都是对核心零部件定期进行更换，如果能对核心零部件的寿命和剩余寿命等进行预测，对于核心零部件的预测性维护、保养、更换等具有重大意义。

由于此类零部件一般都是提前进行更换，故无法观测其故障时间，即无法观测到其“寿命”数据；但是此类一般可以观测到与寿命直接相关的某个性能指标，从产品开始工作到寿命终止时刻呈现出一定趋势的变化规律，称为“退化数据”，常见的如腐蚀强度、磨损程度、湿度等等。

针对于退化数据，目前一般采用退化轨迹法描述退化过程，即通过线性曲线、多项式曲线拟合退化轨迹，此类估计方法较为简单，而且产品在实际中由原始材料、生产工序及外部运行环境等差异，导致产品之间亦存在一定的随机性，其退化过程存在细微的差异，简单的退化曲线法并不能满足实际需求，容易造成寿命和剩余寿命的错误评估，进而对产品的预测性维护、保养、更换等做出错误的决策。

发明内容

本发明提供了一种工件寿命预测的方法、装置及存储介质，本发明结合Wiener过程和EM算法，提供了一种高效、快速估计产品寿命和剩余寿命的方法。

本发明所采用的技术方案为：

第一方面，本发明提供了一种工件寿命预测的方法，包括以下步骤：

获取工件的退化数据；

采用随机参数对线性wiener过程建模，获得以正态伽马分布作为均值参数和漂移参数的先验分布；

结合所述先验分布，采用EM算法迭代求解，获取估计值；

根据所述估计值和工件的失效阈值，获得工件寿命预测值和工件剩余寿命预测值。

进一步的，结合所述先验分布，采用EM算法迭代求解，获取估计值的方法是：根据所述以正态伽马分布作为均值参数和漂移参数的先验分布得到后验估计值；再结合所述后验估计值和EM算法迭代求解。

进一步的，以正态伽马分布作为均值参数和漂移参数的先验分布的方法如下：