發(fā)布時(shí)間：2020-11-04 19:14

　　 伴隨著時(shí)間的增長,機(jī)械設(shè)備或其部件出現(xiàn)故障的概率逐漸增加。機(jī)械設(shè)備工作時(shí)長的優(yōu)化和生命周期成本的最小化需要對其退化過程進(jìn)行在線監(jiān)測,以及對剩余壽命進(jìn)行可靠預(yù)測。為了滿足這樣的需求,預(yù)測式健康狀態(tài)管理作為新興的工程學(xué)科,將失效機(jī)制和生命周期管理的研究聯(lián)系起來。其目的是延長機(jī)械設(shè)備的服役時(shí)間,同時(shí)盡可能優(yōu)化開發(fā)和維護(hù)成本。隨著傳感器技術(shù)的發(fā)展,大量的傳感器在工業(yè)設(shè)備中得到使用,因此,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)的預(yù)測式健康狀態(tài)管理技術(shù)得到越來越多研究人員的青睞。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測式健康狀態(tài)管理利用機(jī)械設(shè)備過去、現(xiàn)在與未來的信息來評(píng)估退化狀態(tài)、診斷故障、預(yù)測故障與計(jì)算剩余壽命,其主體架構(gòu)包括4個(gè)關(guān)鍵過程,分別為退化特征選擇、健康狀態(tài)評(píng)估、故障預(yù)測、剩余壽命估計(jì)。本文從這4個(gè)過程出發(fā),提出一套適用于工業(yè)設(shè)備的預(yù)測式健康狀態(tài)在線評(píng)估的方法。(1)針對設(shè)備在線退化數(shù)據(jù)的海量高維度特性,同時(shí)退化特征集合應(yīng)表現(xiàn)出連續(xù)增加或減少的趨勢、對監(jiān)測噪聲、操作環(huán)境的變化,具有魯棒性的特點(diǎn),本文提出基于遺傳算法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(單調(diào)性、趨勢性、魯棒性)結(jié)合的自動(dòng)退化特征選擇方法。該方法以評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的線性組合作為遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的適應(yīng)性函數(shù),可以直接反映特征子集對機(jī)械退化過程的相關(guān)性,引導(dǎo)GA的變異和搜索,從而降低數(shù)據(jù)維度與選擇最優(yōu)退化特征子集。(2)針對工業(yè)設(shè)備運(yùn)行過程中狀態(tài)與操作環(huán)境多變,存在不確定的隨機(jī)因素,相同的設(shè)備可能有不同的健康狀態(tài)個(gè)數(shù)的問題,提出基于SCM、FCM與GA結(jié)合的SG-FCM動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)識(shí)別方法,利用SCM提供FCM初始聚類中心即健康狀態(tài)個(gè)數(shù),降低初始參數(shù)選擇對FCM性能影響,同時(shí)利用GA全局搜索的能力對FCM爬坡式搜索方式進(jìn)行優(yōu)化降低進(jìn)入局部最優(yōu)解的概率,獲得最佳健康狀態(tài)中心位置。(3)針對單退化特征預(yù)測模型不能充分描述設(shè)備復(fù)雜退化過程的問題,利用LSTM建立多變量多步故障預(yù)測模型,并且利用多參數(shù)調(diào)優(yōu)方法選擇最佳預(yù)測模型,在此預(yù)測模型基礎(chǔ)上,結(jié)合SG-FCM提出LSG-FCM動(dòng)態(tài)剩余壽命計(jì)算方法,該方法可以為具有不同健康狀態(tài)個(gè)數(shù)的機(jī)械設(shè)備自動(dòng)分配失效閾值,從而動(dòng)態(tài)提供預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)束時(shí)間點(diǎn),提高剩余壽命計(jì)算準(zhǔn)確率。最后,為驗(yàn)證本文所提方法的有效性與實(shí)用性,利用渦輪風(fēng)扇發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用本文提出的特征選擇方法能有效選擇追蹤設(shè)備退化進(jìn)程的最佳退化特征子集;在提取的特征子集的基礎(chǔ)上利用SG-FCM算法可獲得比傳統(tǒng)FCM更好的聚類效果,實(shí)現(xiàn)不同工況下變健康狀態(tài)個(gè)數(shù)的健康狀態(tài)識(shí)別。利用LSG-FCM模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)剩余壽命計(jì)算的預(yù)測準(zhǔn)確率可達(dá)到73%,并且預(yù)測錯(cuò)誤跨度更小,跨度范圍在[-20,42]。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TH17;TP212;TP18
【部分圖文】：

圖 2-1 基于遺傳算法的特征選擇Figure 2-1 Feature Selection Based on Genetic Algorithm據(jù)集編碼為遺傳算法的初始步驟，編碼方式的選擇對后續(xù)各算子的定根據(jù)待解決問題的特點(diǎn)進(jìn)行選擇，如二進(jìn)制編碼、格雷碼編進(jìn)制編碼通過[0,1]來表示個(gè)體基因鏈中的編碼方式。其優(yōu)點(diǎn)換相同，簡易操作。同時(shí)可使后續(xù)的選擇、交叉、變異操作作簡單，二進(jìn)制編碼成為廣泛應(yīng)用的編碼方法。選擇問題上，種群個(gè)體代表可能的特征組合，個(gè)體基因利用否選中。維度為 N 的特征集進(jìn)行編碼后可得到相應(yīng)維度長度, 1 代表選中該特征。始化種群

第二章 退化特征選擇2.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析將數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的分析可知，傳感器 2、3、4、 8、9、11、 13、15、17、20、21 這 11 個(gè)傳感器測量值具有與時(shí)間相關(guān)的趨勢，可更好描述設(shè)備退化進(jìn)行。下圖為截取了進(jìn)行歸一化處理后測試集中 100 臺(tái)傳感器 2、4 隨時(shí)間（運(yùn)行周期）變化的曲線，0 表示正常運(yùn)行，1 表示出現(xiàn)故障。

第二章 退化特征選擇表 2-4 人工劃分失效閾值Table 2-4 Failure Threshold of Man-Made傳感器編號(hào) 失效閾值2 630.853 1570.474 1402.218 2340.4811 47.2113 2340.4815 8.35
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本文編號(hào)：2870491