[发明专利]一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法

权利要求书

1.一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，该评估方法包括以下步骤：

1)根据待评估设备的数字化模型创建多指标评价模型，所述的多指标评价模型由一级评价指标和各一级评价指标下的对应的二级评价指标构成，并基于所述数字化模型在设备的每个部件上设置相应传感器，用于得到该部件中各二级评价指标的特征值；

2)对各部件中每个一级评价指标下各二级评价指标的特征值进行预处理；

3)对预处理后的每个部件中各二级评价指标的特征值进行归一化处理，在每个部件上选取同类传感器的相同二级评价指标归一化特征值的最大值作为对应部件二级评价指标的标定值；

4)根据各部件二级评价指标的标定值采用熵值法计算各部件二级评价指标权重，并计算其对应的一级评价指标权重；

5)根据各部件二级评价指标标定值以及对应的二级评价指标权重和一级坐标权重计算对应部件的健康值；

6)根据各部件的健康值确定设备的健康值，实现对设备的健康状况评估。

2.根据权利要求1所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述步骤6)中是将所有部件中健康状况最差的健康值作为设备的健康值。

3.根据权利要求1所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述步骤1)中建立的一级评价指标包括振动、工艺和电气，振动的二级评价指标包括通频值、倍频值、频段值、无量纲值、包络值、啮合频率值；工艺的二级评价指标包括温度、压力、流量；电气的二级评价指标包括电流不平衡、电流谐波畸变、电压不平衡、电压谐波畸变；每个部件上设置的传感器包括有振动传感器、温度传感器、电压传感器和电流传感器。

4.根据权利要求1或2所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述步骤5)中的健康值采用的计算公式为：

其中H_k为第k个部件的健康值，为第i个一级评价指标的权重，ω_j(j＝1,2,...,m)为第j个二级评价指标的权重，x_kj(k＝1,2,...,p；j＝1,2,...,m)为第k个部件的第j个二级评价指标归一化标定值，α为修正系数。

5.根据权利要求4所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述二级评价指标的权重确定过程如下：

根据所有部件中各二级评价指标归一化标定值计算各二级评价指标熵值；

根据各二级评价指标熵值计算对应的权重，采用的计算公式为：

其中ω_j为第j个二级评价指标的权重。

6.根据权利要求5所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，二级评价指标熵值采用的计算公式为：

其中e_j为第j个二级评价指标的熵值，x_ij(i＝1,2,...,p；j＝1,2,...,m)为第i个部件的第j个二级评价指标归一化标定值，p为部件的个数，m为二级评价指标的个数。

7.根据权利要求4所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述一级评价指标的权重确定过程如下：

根据经验确定各一级评价指标之间的相对重要程度，以构建判断矩阵，所述判断矩阵中的各元素定义为判断特征值，指的是对应两个一级评价指标之间的相对重要程度；

在判断矩阵中找出最大特征值所在列，将该列所有元素进行归一化处理，所得结果即为一级评价指标权重。

8.根据权利要求4所述的基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，其特征在于，所述步骤2)中的预处理包括剔除设备停机和突变数据；剔除设备停机数据指的是将转速为0时采集的各二级评价指标的特征值删除；剔除突变数据指的是剔除不满足3σ原则的各二级评价指标的特征值。