一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法
【專利摘要】本發(fā)明一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法，包括以下幾個步驟：步驟一：健康狀態(tài)分級；步驟二：計算子系統(tǒng)包含的各個部件級設備的健康度；步驟三：計算子系統(tǒng)包含的部件級設備集合聯(lián)接的整體健康度；步驟四：計算由子系統(tǒng)級狀態(tài)數(shù)據(jù)表征的率?？煽慷龋徊襟E五：子系統(tǒng)級的整體健康度計算；步驟六：依據(jù)健康度不同數(shù)值范圍，進行健康狀態(tài)評估。該方法綜合考慮子系統(tǒng)包含部件的健康度、各部件的連接方式，以及子系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)的健康度，并利用率模可靠度較好地融合了各狀態(tài)變化影響。通過率?？煽慷确从辰】刀?，可描述子系統(tǒng)的整體健康狀態(tài)的細微變化，有助于實現(xiàn)對裝備健康狀態(tài)實時、全面監(jiān)控與預警，方法通用性強，便于工程實現(xiàn)。
【專利說明】-種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法 【技術(shù)領域】
[0001] 本發(fā)明設及一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的融合狀態(tài)數(shù)據(jù)的組合式健康狀態(tài)評 估方法。該方法主要是基于率?？煽啃?，融合了子系統(tǒng)所包含各部件的健康度與子系統(tǒng)自 身狀態(tài)數(shù)據(jù)的率模可靠度進行的健康狀態(tài)評估，解決了數(shù)據(jù)小樣本、設備自身參數(shù)與作業(yè) 狀態(tài)參數(shù)等多信息融合的健康狀態(tài)評估問題。屬于復雜裝備健康狀態(tài)評估領域。 【【背景技術(shù)】】
[0002] 危險品銷毀設備利用高溫焚燒和尾氣凈化等技術(shù)處理各類危險品，包括:各種有 毒化學品、發(fā)煙劑，含刺激劑的控暴彈藥裝藥等。銷毀裝備的結(jié)構(gòu)復雜、技術(shù)含量高。銷毀作 業(yè)處于高度危險狀態(tài)，對其完好率、安全性要求極高，迫切需要對銷毀設備進行健康狀態(tài)評 估，對可能發(fā)生的故障進行提前判斷和報警，避免事故發(fā)生。
[0003] 復雜設備或系統(tǒng)按體系結(jié)構(gòu)特點劃分，通?？煞譃椴考?子系統(tǒng)級-系統(tǒng)級Ξ 級。子系統(tǒng)也可稱為分系統(tǒng)，由下一級的多個部件級的設備組合而成。在銷毀設備運一類流 程式系統(tǒng)中，子系統(tǒng)除包括下一級的部件級的設備外，還形成了具有新增特定功能的一個 新的"設備"，運個新的"設備"，也就是子系統(tǒng)自身的功能也會有一些代表自身性能的參數(shù)。 運些參數(shù)是子系統(tǒng)本身所特有的，而不是子系統(tǒng)包含的部件級設備自身所特有的，子系統(tǒng) 自身特有的新增功能的可測狀態(tài)參數(shù)稱為子系統(tǒng)的運行狀態(tài)參數(shù)。
[0004] 目前，系統(tǒng)健康狀態(tài)評估的方法有很多，常見的方法有:模型法、層次與模糊評判 法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法、基于貝葉斯網(wǎng)絡的方法等。運些方法各有其優(yōu)點與適應范圍。一般評 估子系統(tǒng)健康狀態(tài)時，通常只考慮組成子系統(tǒng)的各部件及其結(jié)構(gòu)問題。銷毀設備的燃燒子 系統(tǒng)所包含的各部件組合在一起又形成具有除部件功能W外的新功能，組成復雜。對于由 多個部件形成的子系統(tǒng)產(chǎn)生了新的狀態(tài)參數(shù)，單一的評估方法難W較好解決運類系統(tǒng)的健 康狀態(tài)評估。對于如何較好評估設備部件自身參數(shù)與子系統(tǒng)作業(yè)狀態(tài)參數(shù)等多信息融合的 健康狀態(tài)評估，成為需解決的問題。
[0005] 北航蔡開元教授在20世紀90年代提出了率?？煽啃岳碚?，是將經(jīng)典可靠性理論中 的概率假設和模糊可靠性理論中的模糊狀態(tài)假設相結(jié)合的理論，隸屬于模糊可靠性理論。 該理論已經(jīng)成功應用于ACT驗證機，裡電池及計算機通信網(wǎng)絡等不同系統(tǒng)，可較好地對設備 的多種狀態(tài)分析提供理論基礎，符合設備健康狀態(tài)評估的需求。率?？煽啃灾笜酥饕邢?統(tǒng)的率?？煽慷?、平均模糊故障時間、率模故障率等，反映了系統(tǒng)的性能與可靠性的特性， 因此可看作是與性能相關的評估指標。
[0006] 我們綜合考慮反映子系統(tǒng)級新增的功能表現(xiàn)出的可測狀態(tài)值、所包含的部件及相 互關系，基于率?？煽啃岳碚摰亩酄顟B(tài)，提出銷毀設備子系統(tǒng)的組合健康狀態(tài)評估方法，解 決了數(shù)據(jù)小樣本、設備自身參數(shù)與作業(yè)狀態(tài)參數(shù)等多信息融合的健康狀態(tài)評估問題。 【
【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0007] 1、目的：本發(fā)明的目的是提供一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方 法，該方法綜合考慮子系統(tǒng)包含部件的健康狀態(tài)、各部件的連接方式，w及子系統(tǒng)特有的狀 態(tài)數(shù)據(jù)的率?？煽慷龋鉀Q了危險品銷毀設備子系統(tǒng)等復雜裝備子系統(tǒng)的多信息融合的健 康狀態(tài)評估問題，較好地融合了部件級設備和子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)的情況，可實現(xiàn)區(qū)分子 系統(tǒng)的整體健康狀態(tài)的細微變化，為該類復雜裝備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估提供了一種新 的方法。
[0008] 2、技術(shù)方案:本發(fā)明設計一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法。其 設計思想是:首先從系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)角度劃分部件級與子系統(tǒng)級，然后先計算子系統(tǒng)各個組 成部件的健康度;接著依據(jù)子系統(tǒng)包含各個部件級設備的聯(lián)接方式計算部件級集合的健康 度;其次計算子系統(tǒng)級的自身運行狀態(tài)的率模可靠度來反映為子系統(tǒng)狀態(tài)的健康度;最后， 通過部件級集合的健康度和子系統(tǒng)級自身運行狀態(tài)的率?？煽慷认嘟M合，綜合計算子系統(tǒng) 的整體率?？煽慷?。通過率?？煽慷葋矸从匙酉到y(tǒng)的健康狀態(tài)。
[0009] 下面結(jié)合流程圖2中的步驟，具體介紹該方法的技術(shù)方案。
[0010] 步驟一:健康狀態(tài)分級
[0011] 從某種程度上說，系統(tǒng)的健康狀態(tài)是指系統(tǒng)設備保持一定可靠性水平的能力，是 系統(tǒng)在使用狀態(tài)下可靠度保持在一定范圍(保證系統(tǒng)完成預定功能的前提下）的置信水平。 那么可W采用健康度來定量度量系統(tǒng)、設備或零部件的健康狀態(tài)。假定R表示系統(tǒng)的健康 度，即健康狀態(tài)的概率，取值范圍為[0，1]。當R=〇時，表示系統(tǒng)極不健康，設備或零部件處 于嚴重故障狀態(tài)；當R=1時，表示系統(tǒng)完全健康，設備或零部件則處于100%健康狀態(tài)。一般 使用中系統(tǒng)的健康度介于兩者之間。
[0012] 健康狀態(tài)等級依據(jù)健康度閒角定，依據(jù)R不同數(shù)值范圍將系統(tǒng)分為η個不同健康狀 態(tài)等級。
[0013]
[0014] 通過計算得到系統(tǒng)的健康度R，比較R處于的范圍，進而可W確定當前系統(tǒng)所處的 健康狀態(tài)等級。
[0015] 步驟二:計算子系統(tǒng)包含的各個部件級設備的健康度
[0016] 將復雜設備或系統(tǒng)按體系結(jié)構(gòu)特點劃分，可分為部件級-子系統(tǒng)級-系統(tǒng)級Ξ級。 其中部件級設備的特點是結(jié)構(gòu)簡單，可W通過各種途徑建立其相對準確的模型從而對其進 行基于模型的健康狀態(tài)評估。常用健康狀態(tài)評估方法為:模型法、層次與模糊評判法、人工 神經(jīng)網(wǎng)絡法及基于貝葉斯網(wǎng)絡的方法等。在模型法中，常用健康狀態(tài)評估方法為：（1)物理 模型、（2)基于知識庫模型、（3)數(shù)據(jù)挖掘模型、（4)組合模型。
[0017] 針對部件的特點，選擇相應方法計算出各部件的健康度Η。
[0018] 步驟計算子系統(tǒng)包含的部件級設備集合聯(lián)接的整體健康度
[0019]對于部件級的設備集合S日={Ai，Α2，…，An}，其健康度R與設備的聯(lián)接形式有關，其 典型聯(lián)接形式包括串聯(lián)、并聯(lián)、混聯(lián)、表決器聯(lián)接方式等。如圖3所示。
[0020] 1.串聯(lián)形式(其η個部件級的設備通過串行聯(lián)接在一起構(gòu)成子系統(tǒng)，只有η個部件 級的設備都正常工作子系統(tǒng)才正常工作；其中一個部件級的設備失效，則子系統(tǒng)功能失 效。）
[0021] 若Αι，Α2,…，An串聯(lián)(圖3(a)所示），則設備集合So的健康度為：
[0022]
[0023] 2.并聯(lián)形式(其η個部件級的設備通過并行聯(lián)接在一起構(gòu)成子系統(tǒng)，其中任意一個 部件級的設備正常工作子系統(tǒng)就能正常工作；只有η個部件級設備失效，則子系統(tǒng)功能才失 效。）
[0024] 若Αι，Α2，···，Αη并聯(lián)（圖3(b)所示），則設備集合So的健康度為： 閨
(2)
[0026] 3.混聯(lián)形式(其部件級的設備由串聯(lián)和并聯(lián)混合組成，形成混合聯(lián)接形式）
[0027] 若Αι，Α2，···，Αη混聯(lián)（圖3(c)所示），則設備集合So的健康度為：
[002引 (3)
[0029] 4.表決器形式(η個部件級的設備組成的子系統(tǒng)，至少其中K個部件級設備正常工 作，子系統(tǒng)才能正常工作，大于(n-k)個部件級的設備失效，子系統(tǒng)就失效。運樣系統(tǒng)形成表 決器形式）
[0030] 若Αι，Α2，···，Αη為η中取k模型（圖4所示），則設備集合So的健康度為：
[003。
曲
[0032] 5.復雜形式(其部件級的設備聯(lián)接不是上述四種形式，結(jié)構(gòu)復雜聯(lián)接在一起構(gòu)成 子系統(tǒng)）
[0033] 由串聯(lián)形式、并聯(lián)形式、表決器形式等典型系統(tǒng)，構(gòu)成的復雜系統(tǒng)可靠度的計算， 可W借助由最底層向上，一層一層得逐級評定，從而得到典型系統(tǒng)構(gòu)成的復雜子系統(tǒng)的健 康度結(jié)果。
[0034] 步驟四：計算由子系統(tǒng)級狀態(tài)數(shù)據(jù)表征的率?？煽慷?br>[0035] 基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的健康度是計算可測狀態(tài)參數(shù)數(shù)據(jù)值的率?？煽慷?，進而評估該系 統(tǒng)的健康狀態(tài)。該方法不依賴于系統(tǒng)模型，只需要該子系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)的實時測量值，適用于 未知系統(tǒng)模型的健康狀態(tài)評估。利用子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)數(shù)據(jù)來確定多參數(shù)的系統(tǒng)健康狀 態(tài)方法如下：假設子系統(tǒng)S包含表征分系統(tǒng)運行狀態(tài)的參數(shù)〇={曰1，曰2，-'，曰。}，狀態(tài)參數(shù)的 集合可W看作是一個新的設備，有
[0036] Ra = f (w,a) 巧）
[0037] 其中，W表示子系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)集合對子系統(tǒng)健康狀態(tài)的影響權(quán)重，f表示率?？煽?度算法。
[0038] 具體計算步驟分為四步：
[0039] 1.確定反映子系統(tǒng)運行的狀態(tài)數(shù)據(jù)
[0040] 選擇能夠反映子系統(tǒng)的關鍵參數(shù)，或者能夠表征子系統(tǒng)性能變化的參數(shù)作為該子 系統(tǒng)的健康指標，通過對該狀態(tài)參數(shù)的分析，獲取反映系統(tǒng)的健康狀態(tài)。
[0041] 2.采集數(shù)據(jù)預處理
[0042] 原始數(shù)據(jù)在采集過程中，往往會出現(xiàn)采集頻率不統(tǒng)一，過采或漏采現(xiàn)象。因此，需 要對數(shù)據(jù)進行預處理。對于過采現(xiàn)象，往往采用重采樣的方法;對于漏采現(xiàn)象或者采集數(shù)據(jù) 量少時，需要對采集到的數(shù)據(jù)進行插值處理，可W選用Ξ次化mite插值法進行插值。
[0043] 3.各狀態(tài)參數(shù)的率?？煽慷鹊挠嬎?br>[0044] 由率?？煽啃韵嚓P健康狀態(tài)的理論知，定義一個模糊事件B，在初始時刻to系統(tǒng)處 于模糊成功狀態(tài)。運里，系統(tǒng)在初始時刻to的狀態(tài)被考慮。
[0045] 首先，假設兩個模糊時間如下：
[0046] A= {TsF在時間[to,tcrK]內(nèi)不發(fā)生}
[0047] B={系統(tǒng)在to時刻處于模糊成功狀態(tài)}
[0048] 那么，在t時刻率?？煽慷萊(t)也稱為率模健康度，被定義為：
[00對上述公式中的參數(shù)，其中Pij(to，t)代表系統(tǒng)在時間（to，t0+t)內(nèi)，系統(tǒng)從Si狀態(tài)轉(zhuǎn) 移到Sj的概率大??；傳 W (巧代表系統(tǒng)隸屬度；也,（0代表系統(tǒng)在to時刻處于狀態(tài)Si的狀態(tài) 概率;μ沸μρ代表處于模糊成功或模糊故障的隸屬度?；╰o，t)代表[to，t ]時間間隔從Si狀 態(tài)轉(zhuǎn)移到Sj狀態(tài)的數(shù)；Φ (t)代表t時間此系統(tǒng)狀態(tài)概率向量;0S, (t) α = 1，2，……，η)代表 在時間t系統(tǒng)狀態(tài)Si的概率。
[0056] 4.基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的多狀態(tài)參數(shù)健康度計算
[0057] 利用式(5)計算子系統(tǒng)基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的率?？煽慷取?br>[0058] 步驟五:子系統(tǒng)級的整體健康度計算
[0059] 假設子系統(tǒng)S包含η個部件級的設備擁={心，42，-，，4。}，^及表征分系統(tǒng)運行狀態(tài) 的參數(shù)α= {曰1，曰2，···，an}，則子系統(tǒng)健康狀態(tài)同時由子系統(tǒng)所包含的下一級部件級的設備 健康狀態(tài)W及子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)參數(shù)的健康狀態(tài)組合確定。此時，子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)為s= {So，α}，可得子系統(tǒng)的健康度為：
[0060]
(9)
[0061] 其中，&。代表子系統(tǒng)包含的部件級的設備集合的健康度;Ra代表子系統(tǒng)的狀態(tài)參 數(shù)的率?？煽慷?W1，W2分別表示子系統(tǒng)的部件級設備集合和子系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)集合對子系統(tǒng) 健康狀態(tài)的影響權(quán)重，具體可根據(jù)安全性和可靠性等分析得出，并需結(jié)合實際工程應用確 定。
[0062] 步驟六:依據(jù)健康度不同數(shù)值范圍，進行健康狀態(tài)評估
[0063] 通過上一步計算得到的R，比較R處于的范圍，進而可W確定當前子系統(tǒng)所處的健 康狀態(tài)等級狀態(tài)。即依據(jù)健康度的值，根據(jù)事先確定的健康狀態(tài)等級(步驟一），將子系統(tǒng)級 的整體健康度計算值與健康狀態(tài)區(qū)間對比，得出子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)等級。
[0064] 因此，當系統(tǒng)運行時，系統(tǒng)健康狀態(tài)通過健康度R的值來表現(xiàn)，并結(jié)合工程實際進 行確定分級的級限，從而確定系統(tǒng)健康狀態(tài)等級。
[0065] 3、優(yōu)點及功效:本發(fā)明提供了一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的融合狀態(tài)數(shù)據(jù)組合 式健康狀態(tài)評估方法。其優(yōu)點是綜合考慮子系統(tǒng)包含部件的健康度、各部件的連接方式，W 及子系統(tǒng)的狀態(tài)數(shù)據(jù)的健康度，并利用率?？煽慷容^好地融合了各狀態(tài)變化影響。通過率 ?？煽慷确从辰】刀?，可描述子系統(tǒng)的整體健康狀態(tài)的細微變化，有助于實現(xiàn)對裝備健康 狀態(tài)實時、全面監(jiān)控與預警，方法通用性強，便于工程實現(xiàn)。 【【附圖說明】】
[0066] 此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明實施例的進一步理解，構(gòu)成本申請的一部 分，并不構(gòu)成對本發(fā)明實施例的限定。在附圖中：
[0067] 圖1是危險品銷毀設備的燃燒子系統(tǒng)組成。
[0068] 圖2是本發(fā)明方法流程框圖。
[0069] 圖3a是設備串聯(lián)形式。
[0070] 圖3b是設備并聯(lián)形式。
[0071] 圖3c是設備混聯(lián)形式。
[0072] 圖4是設備表決器聯(lián)接形式。
[0073] 圖5是傳感器測量子系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)。
[0074] 圖6是一燃室溫度隨時間變化分布圖及插值處理后數(shù)據(jù)。
[0075] 圖7是一燃室溫度的隸屬度函數(shù)。
[0076] 圖8是一燃室溫度的率模可靠度曲線。
[0077] 圖9是二燃室溫度的率?？煽慷惹€。
[0078] 圖10是爐膛壓力的率?？煽慷惹€。
[0079] 圖11是油箱液位的的率?？煽慷惹€。
[0080] 圖12是燃燒子系統(tǒng)的基于狀態(tài)的率模健康狀態(tài)曲線。
[0081] 圖13是燃燒子系統(tǒng)健康評估結(jié)果曲線。 【【具體實施方式】】
[0082] 本發(fā)明提供一種基于率模可靠性理論的危險品銷毀設備子系統(tǒng)的組合率模健康 狀態(tài)評估方法，主要設計Ξ項內(nèi)容:設計子系統(tǒng)包含部件級設備集合聯(lián)接的率?？煽慷扔?算;設計利用狀態(tài)數(shù)據(jù)計算由狀態(tài)數(shù)據(jù)表征的子系統(tǒng)的率?？煽慷?設計子系統(tǒng)的整體率 ?？煽慷扔嬎?。
[0083] 銷毀設備的燃燒子系統(tǒng)主要由一號燃燒器、二號燃燒器、供風裝置、供油累和緊急 降溫裝置組成，其中，燃燒子系統(tǒng)的燃燒溫度就是燃燒子系統(tǒng)所特有的狀態(tài)參數(shù)，它是由燃 燒器、供風裝置共同形成的子系統(tǒng)特有參數(shù)。子系統(tǒng)主要結(jié)構(gòu)如圖1所示。
[0084] 本實施例的數(shù)據(jù)來源于2009年7月9日銷毀設備的傳感器測量數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)形式如圖 5。數(shù)據(jù)計算過程是在CPU主頻2.936化、內(nèi)存3.0068計算機上的1曰*1曰62010曰環(huán)境下進行。實 施步驟如下：
[0085] 步驟一:計算燃燒子系統(tǒng)各個組成部件的健康度
[0086] 利用傳感器測量數(shù)據(jù)，基于模型的健康狀態(tài)評估方法，分別計算出燃燒子系統(tǒng)各 個組成部件的健康度Rm。
[0087] 步驟二:計算子系統(tǒng)包含部件級設備集合聯(lián)接的健康度
[0088]
燃燒子系統(tǒng)所包含的各部件級設備的聯(lián)接形式為串聯(lián)，則由公式（1)計算出A。，
[0089] 步驟利用狀態(tài)數(shù)據(jù)計算由狀態(tài)數(shù)據(jù)表征的子系統(tǒng)的率模可靠度
[0090] 1.確定反映系統(tǒng)運行的狀態(tài)參數(shù)
[0091] 銷毀設備燃燒子系統(tǒng)作為設備的核屯、子系統(tǒng)，其作用是通過高溫燃燒使物質(zhì)分 解，而體現(xiàn)系統(tǒng)特定性能的狀態(tài)參數(shù)為一燃室溫度、二燃室溫度、爐膛壓力及油箱液位。
[0092] 2.數(shù)據(jù)預處理
[0093] 計算率?？煽慷刃枰獫M足大數(shù)定律，要做到系統(tǒng)在線健康狀態(tài)評估，需要大數(shù)據(jù) 量。因此，需要對原始數(shù)據(jù)插值處理。W-燃室溫度為例，分別利用線性插值、Ξ次樣條插值 和Ξ次化rmite插值Ξ種插值方法對原始數(shù)據(jù)進行插值，插值后數(shù)據(jù)點之間的間隔為5s，如 圖6所示。
[0094] 3.各參數(shù)健康隸屬度確定
[00巧]W -燃室溫度為例，一燃室溫度的正常范圍為700-900°C，且可W高于900°C，不能 低于700°C。在運里選擇如下圖所示的隸屬度函數(shù)。設置正常范圍的下限闊值為720的主要 原因是考慮到若設置為700,則當算法計算出健康狀態(tài)下降時，已造成嚴重的后果。設置正 常范圍的下限為720可W檢測出溫度下降的趨勢，即系統(tǒng)逐漸脫離健康狀態(tài)的趨勢，可W提 前發(fā)現(xiàn)問題，防患于未然。其隸屬度函數(shù)如圖7所示。
[0096] 4.各參數(shù)率?？煽慷扔嬎?br>[0097] W-燃室溫度的率?？煽慷葹槔M行計算，取數(shù)據(jù)采樣周期T = 5s，從圖5的數(shù)據(jù) 曲線圖中每隔5s取一次溫度，將取得的溫度值to, ti，…tn代入公式(7)中，即可得到每隔5s 的溫度的狀態(tài)轉(zhuǎn)換概率PU(to，t);再將取得的溫度值代入一燃室溫度隸屬度函數(shù)中，即得 到對應的Φαο,則根據(jù)公式(8)可得到Φα)。根據(jù)由公式(6)可計算出一燃室溫度的率模 可靠度值，繪制曲線如圖8。同理可得其他參數(shù)的率?？煽慷戎?，繪制曲線如圖9、10、11。
[0098] 5.基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的多參數(shù)健康狀態(tài)計算
[0099] 依據(jù)公式(5)，燃燒子系統(tǒng)基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的率?？煽慷萊為：
[0100] R=W1 · RHIS+W2 · RzJS+ws · R擁||ΚγΗ￥4 · R攤宙樹立
[0101] 取巧1 = 0.3，巧2 = 0.3，巧3 = 0.2，巧4 = 0.2，則燃燒子系統(tǒng)的健康狀態(tài)曲線，如圖12所 示。黑色實線代表燃燒子系統(tǒng)的健康狀態(tài)變化，油箱液位始終為1，其他線代表各狀態(tài)數(shù)據(jù) 的健康狀態(tài)變化。由該實例可看出基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的健康狀態(tài)評估能夠從系統(tǒng)的各狀態(tài)參數(shù) 中獲取系統(tǒng)性能變化信息，進而W率?？煽慷鹊男问浇o出系統(tǒng)的健康狀態(tài)變化，較好融合 各參數(shù)變化信息。
[0102] 步驟四:燃燒子系統(tǒng)的整體率?？煽慷扔嬎?br>[0103] 依據(jù)公式(9)，子系統(tǒng)的健康狀態(tài)不僅取決于狀態(tài)參數(shù)，還取決于子系統(tǒng)下的部件 級設備，取wi = W2 = 0.5,則燃燒子系統(tǒng)最終的健康評估結(jié)果如圖13所示，圖中含A標志的線 (最上面的）表示部件組合后的率?？煽慷?，中間的虛線表示子系統(tǒng)的率模可靠度，黑色實 線(最下面的)表示狀態(tài)參數(shù)的率模可靠度。詳細數(shù)據(jù)見表1。
[0104] 表1子系統(tǒng)級的率模可靠度計算結(jié)果
[0105]
[0107]步驟五:依據(jù)率?？煽慷炔煌瑪?shù)值范圍被分級為不同健康水平，進行燃燒子系統(tǒng) 的健康狀態(tài)評估
[0112]總結(jié)上面的設計與示例，可W得出結(jié)論:本方法構(gòu)建了一種子系統(tǒng)級的率模健康 狀態(tài)評估的通用方法，較好地融合了部件級設備和子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)的情況，可實現(xiàn)區(qū) 分子系統(tǒng)的整體健康狀態(tài)的細微變化，能夠很好地實現(xiàn)設備的健康狀態(tài)健康評估與監(jiān)測。
【主權(quán)項】
1. 一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法，其特征在于：具體包括如下步 驟： 步驟一:健康狀態(tài)分級 假定R表示系統(tǒng)的健康度，即健康狀態(tài)的概率，取值范圍為[0，1 ];當R=0時，表示系統(tǒng) 極不健康，設備或零部件處于嚴重故障狀態(tài)；當R= 1時，表示系統(tǒng)完全健康，設備或零部件 則處于100%健康狀態(tài);使用中系統(tǒng)的健康度介于兩者之間； 步驟二:計算子系統(tǒng)包含的各個部件級設備的健康度 針對設備或部件的特點，選擇相應方法計算出各部件的健康度H; 步驟三:計算子系統(tǒng)包含的部件級設備集合聯(lián)接的整體健康度 對于部件級的設備集合3〇={^，如，···""}，其健康度R與設備的聯(lián)接形式有關，包括如 下形式： 3.1串聯(lián)形式 η個部件級的設備通過串行聯(lián)接在一起構(gòu)成子系統(tǒng)，只有η個部件級的設備都正常工作 子系統(tǒng)才正常工作;其中一個部件級的設備失效，則子系統(tǒng)功能失效； 若Ai，Α2，…，Αη串聯(lián)，則設備集合So的健康度為：(1) 3.2并聯(lián)形式 η個部件級的設備通過并行聯(lián)接在一起構(gòu)成子系統(tǒng)，其中任意一個部件級的設備正常 工作子系統(tǒng)就能正常工作；只有η個部件級設備失效，則子系統(tǒng)功能才失效； 若八:,Α2,…,Αη并聯(lián)，則設備集合So的健康度為：⑵ 3.3混聯(lián)形式 部件級的設備由串聯(lián)和并聯(lián)混合組成，形成混合聯(lián)接形式； 若Ai，A2，…，An混聯(lián)，則設備集合So的健康度為：⑶ 3.4表決器形式 η個部件級的設備組成的子系統(tǒng)，至少其中K個部件級設備正常工作，子系統(tǒng)才能正常 工作，大于(n-k)個部件級的設備失效，子系統(tǒng)就失效;這樣系統(tǒng)形成表決器形式； 若Ai，A2，…，Αη*η中取k模型，則設備集合So的健康度為：(4) 3.5復雜形式 部件級的設備聯(lián)接不是上述四種形式，結(jié)構(gòu)復雜聯(lián)接在一起構(gòu)成子系統(tǒng)； 步驟四：計算由子系統(tǒng)級狀態(tài)數(shù)據(jù)表征的率?？煽慷? 利用子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)數(shù)據(jù)來確定多參數(shù)的系統(tǒng)健康狀態(tài)方法如下：假設子系統(tǒng)s 包含表征分系統(tǒng)運行狀態(tài)的參數(shù)α= {ai，a2，···，an}，狀態(tài)參數(shù)的集合看作是一個新的設備， 有 R〇 = f (w,a) (5) 其中，w表示子系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)集合對子系統(tǒng)健康狀態(tài)的影響權(quán)重，f表示率?？煽慷人?法； 步驟五:子系統(tǒng)級的整體健康度計算 假設子系統(tǒng)S包含η個部件級的設備S〇= {Ai，A2,…，An}，以及表征分系統(tǒng)運行狀態(tài)的參 數(shù)<^={&1，&2，一，&11}，則子系統(tǒng)健康狀態(tài)同時由子系統(tǒng)所包含的下一級部件級的設備健康 狀態(tài)以及子系統(tǒng)本身運行狀態(tài)參數(shù)的健康狀態(tài)組合確定；此時，子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)為S= {So, α}，得到子系統(tǒng)的健康度為： Rs - wxRs〇 + .(9) 其中，足。代表子系統(tǒng)包含的部件級的設備集合的健康度;Ra代表子系統(tǒng)的狀態(tài)參數(shù)的 率?？煽慷?W1，W2分別表不子系統(tǒng)的部件級設備集合和子系統(tǒng)狀態(tài)參數(shù)集合對子系統(tǒng)健康 狀態(tài)的影響權(quán)重； 步驟六:依據(jù)健康度不同數(shù)值范圍，進行健康狀態(tài)評估 通過計算得到的R，比較R處于的范圍，進而確定當前子系統(tǒng)所處的健康狀態(tài)等級狀態(tài)； 即依據(jù)健康度的值，根據(jù)事先確定的健康狀態(tài)等級，將子系統(tǒng)級的整體健康度計算值與健 康狀態(tài)區(qū)間對比，得出子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)等級。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法，其特征 在于:步驟一中，健康狀態(tài)等級依據(jù)健康度R確定，依據(jù)R不同數(shù)值范圍將系統(tǒng)分為η個不同 健康狀態(tài)等級； Γ 健康等級1 Re[0，（il) 健康等級2 Re \α?, α2) 系統(tǒng)健康狀態(tài)等級= η ^ λ J m〇:級：'； Re [α2, α3) 健康等級 η R € [α(η-1),1] V, 通過計算得到系統(tǒng)的健康度R，比較R處于的范圍，進而確定當前系統(tǒng)所處的健康狀態(tài) 等級。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法，其特征 在于:步驟二中相應的方法包括模型法、層次與模糊評判法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡法及基于貝葉斯 網(wǎng)絡方法。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種危險品銷毀設備子系統(tǒng)級的健康狀態(tài)評估方法，其特征 在于:步驟四中還包括如下步驟： 4.1確定反映子系統(tǒng)運行的狀態(tài)數(shù)據(jù) 選擇能夠反映子系統(tǒng)的關鍵參數(shù)，或者能夠表征子系統(tǒng)性能變化的參數(shù)作為該子系統(tǒng) 的健康指標，通過對該狀態(tài)參數(shù)的分析，獲取反映系統(tǒng)的健康狀態(tài)； 4.2采集數(shù)據(jù)預處理 對于漏采現(xiàn)象或者采集數(shù)據(jù)量少時，需要對采集到的數(shù)據(jù)進行插值處理，選用三次 Hermite插值法進行插值； 4.3各狀態(tài)參數(shù)的率?？煽慷鹊挠嬎? 由率模可靠性相關健康狀態(tài)的理論知，定義一個模糊事件B，在初始時刻to系統(tǒng)處于模 糊成功狀態(tài);系統(tǒng)在初始時刻to的狀態(tài)被考慮； 首先，假設兩個模糊時間如下： A = {Tsf在時間[to，t〇+t ]內(nèi)不發(fā)生} B= {系統(tǒng)在to時刻處于模糊成功狀態(tài)} 那么，在t時刻率?？煽慷萊(t)也稱為率模健康度，被定義為：Φ (t)=P(to，t) · Φ (to) (8) 上述公式中的參數(shù)，其中Pij(to，t)代表系統(tǒng)在時間（to，t〇+t)內(nèi)，系統(tǒng)從Si狀態(tài)轉(zhuǎn)移到Sj 的概率大??；代表系統(tǒng)隸屬度;么,（6)代表系統(tǒng)在to時刻處于狀態(tài)Si的狀態(tài)概率;ys 和μΡ代表處于模糊成功或模糊故障的隸屬度;m j (to，t)代表[to，t ]時間間隔從Si狀態(tài)轉(zhuǎn)移 至iJSj狀態(tài)的數(shù)；Φ⑴代表t時間此系統(tǒng)狀態(tài)概率向量;(i=l，2，η)代表 在時間t系統(tǒng)狀態(tài)Si的概率； 4.4基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的多狀態(tài)參數(shù)健康度計算 利用式(5)計算子系統(tǒng)基于狀態(tài)數(shù)據(jù)的率?？煽慷取?br>【文檔編號】G01M99/00GK106066252SQ201610346542
【公開日】2016年11月2日
【申請日】2016年5月24日 公開號201610346542.3, CN 106066252 A, CN 106066252A, CN 201610346542, CN-A-106066252, CN106066252 A, CN106066252A, CN201610346542, CN201610346542.3
【發(fā)明人】張宏遠, 劉學程, 王穎輝, 郝愛智, 全權(quán), 齊樂
【申請人】中國人民解放軍防化學院