[发明专利]一种自适应多源信息优选与融合的机械剩余寿命预测方法

摘要

一种自适应多源信息优选与融合的机械剩余寿命预测方法，首先构建机械装备退化的状态空间模型，其次使用训练样本对该状态空间模型的未知参数进行估计，利用极大似然估计法估计状态转移函数的参数，利用最小二乘拟合法估计观测函数的参数，然后进行传感器的选择，对单一传感器监测信号逐一开展剩余寿命预测，并根据各传感器预测性能确定备选的传感器组合，分别计算各传感器组合下剩余寿命预测结果的相对误差绝对值，选取预测相对误差绝对值最低的传感器组合作为最优传感器组合，最后利用该传感器组合的监测信号预测测试样本的剩余使用寿命；本发明能够充分融合经优选后的多源传感器监测信息，有利于提高机械装备剩余寿命预测的精度。

主权项

1.一种自适应多源信息优选与融合的机械剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建机械装备退化的状态空间模型：建立如下状态空间模型：xk＝xk‑1+ηΔtk+ωk    (1)其中，式(1)为状态转移函数，式(2)为观测函数，x_k是在t_k时刻的状态值，即机械装备的衰退比例，在健康状态时其值为0，在完全失效状态时其值为1；η为服从均值为μ_η、方差为的正态分布的退化速率；Δt_k＝t_k‑t_k‑1是时间间隔；ω_k是服从均值为0、方差为的正态分布的随机噪声；假设有P个不同的传感器，它们在t_k时刻的观测值记为Y_k＝(y_1,k y_2,k … y_P,k)^T，y_1,k为第1个传感器在t_k时刻的观测值，依次类推，y_P,k为第P个传感器在t_k时刻的观测值；A＝diag(a₁ a₂ … a_P)和B＝(b₁ b₂ … b_P)^T分别是斜率系数矩阵和截距系数矩阵；令C＝(c₁ c₂ … c_P)^T为P个传感器监测信号的指数；V_k＝(v_1,k v_2,k … v_P,k)^T为服从均值为0、协方差矩阵为Σ的多元正态分布的随机噪声；上述参数中，μ_η、A、B、C、Σ为待估计状态空间模型参数；2)估计状态空间模型参数：使用训练样本数据进行状态空间模型的参数估计，估计过程如下：2.1)利用极大似然估计法估计状态转移函数的参数μ_η、假设已获得N个训练样本，其失效时间记为T＝(T1 T2 … TN)，其中Tn为第n个训练样本的失效时间，令式(3)为T已知的情况下，参数的似然函数，利用一维优化方法最大化式(3)求得由此得将求得的分别代入式(4)、式(5)，求得参数μ_η、的估计结果，2.2)利用最小二乘拟合法估计观测函数的参数A、B、C、Σ：假设获得的N个训练样本中，第n个样本，由P个传感器组成的监测信号记为Y_n＝(Y_1,n,Y_2,n,…,Y_P,n)，其中，为第n个样本第p个传感器的监测信号，记录了在时间序列的观测值，其中K_n是第n个样本的采样数，使用局部回归方法将监测信号进行平滑处理，得到第n个样本第p个传感器监测信号的平滑结果，记为2.2.1)根据式(6)、式(7)计算参数ap和bp，2.2.2)根据式(8)计算第n个样本在的健康状态均值，2.2.3)根据式(9)将第n个样本健康状态的估计值表示为c_p的函数，并令2.2.4)由式(10)求得参数cp的估计值，2.2.5)重复2.2.1)～2.2.4)，依次计算各观测函数的参数ap、bp和cp；2.2.6)根据式(11)计算观测函数的随机噪声协方差矩阵，其中，3)多源传感器选择：3.1)对单一传感器监测信号逐一开展剩余寿命预测：使用基于模糊重采样的粒子滤波算法来估计机械装备的退化速率和健康状态，分别对每个传感器对应的N个训练样本进行剩余使用寿命预测，第p个传感器的预测结果记为L_p＝(L_p,1,L_p,2,…,L_p,N)，其中l_p,n,k代表第n个样本使用第p个传感器在t_k时刻的剩余使用寿命预测值，估计过程以对任一传感器组合Ω进行描述，剩余寿命预测过程如下：3.1.1)在初始时刻，生成带有相同粒子权重的一系列粒子其中Ns是粒子数，退化速率粒子从正态分布中采样，状态粒子等于0；3.1.2)在之后的每一时刻，状态粒子按照状态转移函数通过单步传送，即式(12)，粒子权重按照式(13)，根据该传感器组合Ω的观测值来更新，其中，|Ω|代表传感器组合Ω所含的传感器数量，Y_Ω,k,n是传感器组合Ω中样本n在t_k时刻的观测值，A_Ω、B_Ω、和Σ_Ω分别是A、B、和Σ根据该传感器组合Ω对应的子矩阵；3.1.3)粒子权重归一化，粒子使用模糊重采样算法进行重采样，重采样的粒子记为粒子的中位数分别记为和并将其作为训练样本退化速率和健康状态的估计值；3.1.4)根据式(14)，将求得的作为剩余使用寿命的预测结果，3.2)根据预测结果选择最优传感器组合：3.2.1)将P个传感器监测信号依次按照式(15)计算相对误差绝对值ARE_RUL来评估其预测性能，其中，l_Actn,k是第n个样本在tk时刻的真实剩余使用寿命；3.2.2)将获得的P个相对误差绝对值按照升序排列，选取前p个传感器作为第p个传感器组合，共获得P个传感器组合结果；3.2.3)按照3.1)中的剩余使用寿命预测方法，依次预测P个传感器组合的剩余使用寿命，并根据式(15)计算其相对误差绝对值，选取相对误差绝对值最低的传感器组合作为最优传感器组合；4)剩余使用寿命预测：对每一个测试样本，使用3.2)中得到的最优传感器组合的监测信号，按照3.1)中的方法进行剩余使用寿命的预测。