[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

说明书

本发明涉及一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，属于设备状态监测和故障诊断领域。本发明通过建立数字化模型和对应的多指标评价模型，利用所建立的多指标评价模型来全面评价部件的健康情况；其中多指标评价模型采用两级制，一级评价指标的权重根据经验来确定，二级评价指标的权重根据二级评价指标的自身熵值来确定，使得到的二级评价指标的权重更加客观；根据每个部件中各级评价指标的权重和二级评价指标自身的特征值确定出各部件的健康值，利用各部件的健康值确定出整个设备的健康状况。因此本发明能够结合设备自身特点，自动检测各部件健康状态，全面客观综合反映设备整体和各部件健康状况，为后续的设备正常运行提供了可靠的保障。

技术领域

本发明涉及一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，属于设备状态监测和故障诊断领域。

背景技术

旋转机械是机械设备中用途非常广泛的关键设备，主要应用于制造业、煤炭、石化、电力、水利等国计民生的支柱产业。通过对旋转机械进行健康状态监测，可以发现设备的早期故障，提升设备智能运维水平，避免非计划停机，保障人员安全，助力企业提质增效。传统的旋转设备健康评估往往依赖于某一个或者某几个评价指标，评估结果具有片面性。而且，评估方法不能根据设备结构特点进行数字化建模，不能有效区分设备部件健康状态和整体状态的关联关系，不能结合设备历史运行状态数据进行阈值动态调整。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，以解决目前评估过程中存在片面性、无法区分部件健康状态和整体的关联关系的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种基于熵值法的设备多指标健康状况评估方法，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。

本发明通过建立数字化模型和对应的多指标评价模型，利用所建立的多指标评价模型来全面评价部件的健康情况；其中多指标评价模型采用两级制，一级评价指标的权重根据经验来确定，二级评价指标的权重根据二级评价指标的自身熵值来确定，使得到的二级评价指标的权重更加客观，符合实际；根据每个部件中各级评价指标的权重和二级评价指标自身的特征值确定出各部件的健康值，利用各部件的健康值确定出整个设备的健康状况。因此本发明能够结合设备自身特点，自动检测各部件健康状态，全面客观综合反映设备整体和各部件健康状况，评估结果更加贴近实际情况，为后续的设备正常运行提供了可靠的保障。

进一步地，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。

为了保证对设备整体的评价更加科学，本发明采用短板原则，在设备出现问题时能够及时发现，进一步提升设备安全监测的可靠性。