申请/专利权人：上海交通大学

申请日：2021-08-23

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN113627088B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/214;G06F18/24;G06F18/25;G06Q10/20;G06Q10/0639

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2021.11.26#实质审查的生效;2021.11.09#公开

摘要：本发明提供了一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统，包括以下步骤：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；根据生成的健康指数和融合规则树进行机器在线性能退化评估。本发明通过设计基因编程的适应度函数，实现利用基因编程和数据融合自动构建用于性能退化评估的健康指数，解决了需要依赖专家知识手动提取特征的缺陷。

主权项：1.一种基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过振动传感器或声发传感器获取机器非过程监测数据，通过多过程传感器获取机器多维过程监测数据，所述过程传感器包括温度传感器、压力传感器以及速度传感器；步骤S2：针对机器性能退化评估的早期故障监测和健康指标的单调退化评估，设计基因编程的适应度函数；所述适应度函数中针对健康指标的单调退化评估的定义如下： 其中x表示用于机器性能退化评估的健康指数，n表示健康指数的序列长度，ddx表示健康指数离散时间序列的差分，noofddx表示健康指数离散时间序列的正差分的数目，健康指标的单调性是通过其正差分和负差分的绝对差值来衡量，F1用来量化健康指数的单调性，其变化范围为[0,1]，当健康指数的值是随时间单调递增或单调递减时，其单调性的数值达到最大值1；将适应度函数中针对健康指标的早期故障监测转化为正常样本和退化样本的分类，针对健康指数的二分类定义如下： 其中F2用来量化健康指数的对于正常样本和退化样本的分类精度，其变化范围为[0,1]；所述基因编程的适应度函数定义如下： 其中，α≥0，β≥0并且α+β＝1；适应度函数F的变化范围在[0,1]，F越大，说明健康指数的性能评估能力越强；步骤S3：基于基因编程的适应度函数，通过对多过程传感器数据或对非过程数据的多频谱幅值特征融合训练融合规则，构建能够同时实现早期故障检测和单调退化评估的健康指数；步骤S4：根据步骤S3生成的健康指数和融合规则对机器在线性能退化评估，根据评估结果设备进行相应的维修保养。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学 基于基因编程和数据融合的机器性能退化评估方法及系统

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