[发明专利]一种基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估方法

权利要求书

1.一种基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、选取n个老化状态参量已知、厚度一致的耐热钢材料作为定标样品，利用多种无损检测方法对定标样品进行检测，获取多维无损检测参数，构建自变量矩阵及因变量矩阵；

S2、确定耐热钢材料的主要老化因素，并根据主要老化因素选择相关的无损检测参数建立主要成分模型，以描述老化状态参量与多维无损检测参数之间的物理关系；

S3、对主要成分模型的残差进行修正，建立基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估模型；

S4、对待评估耐热钢工件进行与定标样品相同的无损检测，且根据主要老化因素选择相关的无损检测数据，将得到的所有无损检测数据及与主要老化因素相关的无损检测数据代入S3中的评估模型中，计算得到耐热钢工件的老化状态参量。

2.根据权利要求1所述的一种基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估方法，其特征在于，步骤S1具体为：

(1)利用k种无损检测方法对n个定标样品进行检测，每个定标样品获取k个无损检测参数，作为自变量矩阵E，即：

其中，x_nk表示第n个定标样品的第k个无损检测参数；

(2)以n个定标样品的老化状态参量作为因变量矩阵F，即：

F＝[c₁ c₂…c_n]^T

其中，c_n表示第n个定标样品的老化状态参量。

3.根据权利要求2所述的一种基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估方法，其特征在于，步骤S2具体为：

(1)确定定标样品的主要老化因素，根据主要老化因素从矩阵E中选取相关的无损检测参数，并构建主要自变量矩阵E₀，即：

其中，x_nm表示第n个定标样品的第m个无损检测参数(mk)；

(2)从E₀中提取主成分使其代表数据变异信息，同时使得主成分与老化状态参量相关程度达到最大，根据交叉有效性，共提取g个主成分t₁，…，t_g，t₁，…，t_g均是E₀矩阵元素的线性组合，并实施F在t₁，…，t_g上的回归，得因变量矩阵F的估计值

其中，r₁，…，r_g为相对应的回归系数；

(3)考虑老化状态参量与主要自变量矩阵E₀中元素的非线性因素，基于泰勒展开的原理，将展开，建立老化状态参量主要成分的偏最小二乘回归方程，即老化状态的主要成分模型：

其中，C₁表示c_i、d_i、e_i为拟合得到的系数，x_i为E₀中第i种无损检测参数对应的值中，i＝1,2,…m。

4.根据权利要求3所述的一种基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估方法，其特征在于，步骤S3具体为：

(1)计算主要成分模型的残差F′，然后对F′进行偏最小二乘修正，即以E为自变量矩阵，以残差F′为因变量矩阵，采用步骤S3中的偏最小二乘法拟合得到主要成分残差修正的回归方程，以C₂表示F′的估计值即：

其中，b_f为拟合得到的系数，b₀为拟合得到的常数，x_f为自变量矩阵E中的元素；

(2)建立最终的老化状态参量的偏最小二乘定标模型，即基于偏最小二乘法的耐热钢劣化状态评估模型C：