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CN115098962A - 一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法 - Google Patents

一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法 Download PDF

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CN115098962A
CN115098962A CN202210688516.4A CN202210688516A CN115098962A CN 115098962 A CN115098962 A CN 115098962A CN 202210688516 A CN202210688516 A CN 202210688516A CN 115098962 A CN115098962 A CN 115098962A
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张翔平
范洪辉
朱洪锦
盛小春
黄宪振
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Jiangsu University of Technology
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Jiangsu University of Technology
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Abstract

本发明涉及深度学习和设备维护领域，特别涉及一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，包括以下步骤：训练阶段：(1)利用实验平台对轴承数据进行收据采集；(2)利用通过RNN‑FW方法对对象进行特征提取；(3)在HMM的基础上优化参数组成HMM‑FW；(4)将训练数据导入深度学习网络，生成实验对象的RUL；测试阶段：(1)将测试样本输入已经训练好的HMM‑FW模型中进行退化曲线预测；(2)对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原；(3)计算出测试样本的RUL；分析阶段；提供一个综合框架来实现设备故障诊断和剩余寿命预测；适用于动态过程时间序列建模，具有很强的时间序列模式分类能力，适用于非平稳、重现性差的信号分析。

Description

一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预 测方法
技术领域
本发明涉及深度学习和设备维护领域，特别涉及一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法。
背景技术
近十年来，机械设备的健康评估技术已经成为长寿命、高可靠性机械设备运行管理的关键技术。健康评估具有检测早期系统性能退化、给出设备运行健康状况、将现有的设备定期维护发展为情景维护等优点。设备剩余寿命的预测是对设备运行健康状况最直接的评价，而剩余寿命的预测精度和预测效率是该问题的最大难点。
隐马尔可夫模型(HMM)是一种处理时间序列的模型。在这一点上，它与卡尔曼滤波算法非常相似。事实上，HMM和卡尔曼滤波的算法基本相同，只是HMM假设隐藏变量是离散的，而卡尔曼滤波则假设隐藏变量是连续的。 HMM已被广泛用于手写识别、地图匹配、金融预测、DNA序列分析等方面。
HMM也被广泛应用于故障诊断和故障预测领域，而故障预测是PHM的核心课题之一。HMM可以根据测量信号检测和识别系统的健康状态，并估计未来一段时间的健康状态，实现系统的RUL预测。将概率结构发展为分类器形式，以便在模型获取过程中融合各种类型的过程信息。使用分段聚合近似和符号聚合近似的时间序列数据挖掘表征，结合HMM应用于过程变量监测数据，并与过程缺陷相关联，以捕捉隐藏在观察数据中的有意义的信息，从而识别特定的异常情况；使用隐马尔科夫模型-贝叶斯网络混合系统预测和隔离Tennesse-Isman过程中的10个已识别的故障，成功预测了选定的10个过程故障并准确隔离了其中8个故障。
然而，从上述众多研究中可以看出，HMM的主要局限性在于：
(1)HMM状态持续的概率随着时间的推移呈指数下降的趋势。也就是说，系统在状态i下持续d的概率为P(d)＝1，其中o表示系统停留在状态i的概率，这显然与实际情况不一致，从而影响其建模和分析能力。
(2)HMM假设每个变量是相互独立的。但这与大多数的工作情况是不一致的。
(3)因为马尔科夫链具有齐次性，即一步转移概率与起始时刻无关。这一特性与实际情况严重不符，因为在设备功能退化的过程中，随着设备使用时间的增加，设备状态转移的概率肯定会发生变化。
所以综上所述可以看出目前现有技术中需要一个综合框架来实现设备故障诊断和剩余寿命预测
发明内容
针对背景技术中提到的问题，本发明的目的是提供一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，包括以下步骤：
训练阶段：
(5)利用实验平台对轴承数据进行收据采集；
(6)利用通过RNN-FW方法对对象进行特征提取；
(7)在HMM的基础上优化参数组成HMM-FW；
(8)将训练数据导入深度学习网络，生成实验对象的RUL；
测试阶段：
(4)将测试样本输入已经训练好的HMM-FW模型中进行退化曲线预测；
(5)对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原；
(6)计算出测试样本的RUL；
分析阶段：
(3)将测试对象的训练RUL和测试的RUL进行对比；
(4)通过曲线对比将故障进行分类。
作为优选，所述步骤1中原始数据集为采集的水平方向和垂直方向的机械设备内部组件的振动信号。
作为优选，从实验对象的振动原始信号中提取时域特征、时频域特征和三角函数特征，形成振动特征集合。
作为优选，通过所提的HMM-FW进行优化目标训练获得域不变特征和最优模型参数，将最优模型参数代入感知机模型获得深度神经网络寿命预测模型。
作为优选，按照实验要求分别采取了以下三种轴承工作状况下的振动信号，没有采集其他特征信息，如温度系信息，因为没有合适设备对多种特征信息进行处理；
三种工况下的轴承波形图：负载为3500N，转速1800r/min；负载为4000N，转速为1650r/min；负载为5000N，转速为1500r/min。
作为优选，本方法可以来修正当前系统状态，它假定一组存在的粒子来模拟系统的真实状态，然后通过对概率函数的求解，从而摆脱非线性模型的高斯限制，当前卡尔滤波等传统预测方法很难解决当前非线性且相对复杂的场景，但是使用粒子波算法可以很好地解决这一问题，其中kx是系统在kt时刻的状态，kw为kt时刻独立同分布的系统噪声，上式通常公式(1)被称为状态转移方程；在大多数情况下不能直接观测系统的状态，但可以根据系统状态和测量数据之间的关系来估计；kt时刻的关系如下所示：
xk＝f(xA+1,Wk)
zk＝h(xk,vk)。
作为优选，采用时间相关性和变量相关性的敏感特征选择，通过构架一个基于RNN-FW的健康指示器，可以保留有益于阐明降解过程的特征,其中相似性特征RS计算方法如公式所示，它被定义为在运行时刻振动波形和初始时刻的波形的相似程度；
Figure BDA0003698715690000051
作为优选，将待测数据样本输入已训练好的模型λ中，计算该模型的输出概率P；因为模型在正常工况下下的训练得到的，所以P代表了正常轴承运行时产生数据的概率，因此输入测试的概率数据和正常轴承产生的概率的偏离程度；偏离程度越小，则数据由正常轴承产生的概率越大，即实际产生数据的轴承处于正常状态的概率就越大；反之轴承处于失效状态的概率就越大；因此，这和评估系统可以描述轴承的性能。
作为优选，将时间序列的影响引入到神经网络模型，因为RNN可以将过去时刻的状态带入到当前时刻，这是由于模型中加入了具有内部动态的隐含层，使得模型具有记忆功能，因此对于时间序列的处理具有良好性能。
综上所述，本发明的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法主要具有以下有益效果：提供一个综合框架来实现设备故障诊断和剩余寿命预测；隐马尔科夫模型(HMM)作为一种动态时间序列统计模型，适用于动态过程时间序列建模，具有很强的时间序列模式分类能力，尤其适用于非平稳、重现性差的信号分析。
附图说明
图1RNN-FW结构图；
图2测试平台图；
图3样本采样时间图；
图4轴承1-1水平图和垂直振动图；
图5轴承2-3水平图和垂直振动图；
图6轴承3-3水平图和垂直振动图；
图7轴承1-2预测图；
图8轴承2-2预测图；
图9轴承3-2预测图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明设备故障预测，也可称为剩余寿命预测，与设备故障诊断密不可分。然而，诊断和预测一直是分开实施的，例如，诊断和预测的数据是分开收集和分析的。因此，需要一个综合框架来实现设备故障诊断和剩余寿命预测。隐马尔科夫模型(HMM)作为一种动态时间序列统计模型，适用于动态过程时间序列建模，具有很强的时间序列模式分类能力，尤其适用于非平稳、重现性差的信号分析。
本发明的一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，包括以下步骤：
训练阶段：
(9)利用实验平台对轴承数据进行收据采集；
(10)利用通过RNN-FW方法对对象进行特征提取；
(11)在HMM的基础上优化参数组成HMM-FW；
(12)将训练数据导入深度学习网络，生成实验对象的RUL；
测试阶段：
(7)将测试样本输入已经训练好的HMM-FW模型中进行退化曲线预测；
(8)对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原；
(9)计算出测试样本的RUL；
分析阶段：
(5)将测试对象的训练RUL和测试的RUL进行对比；
(6)通过曲线对比将故障进行分类。
所述步骤1中原始数据集为采集的水平方向和垂直方向的机械设备内部组件的振动信号。
从实验对象的振动原始信号中提取时域特征、时频域特征和三角函数特征，形成振动特征集合。
通过所提的HMM-FW进行优化目标训练获得域不变特征和最优模型参数，将最优模型参数代入感知机模型获得深度神经网络寿命预测模型。
按照实验要求分别采取了以下三种轴承工作状况下的振动信号，没有采集其他特征信息，如温度系信息，因为没有合适设备对多种特征信息进行处理；
三种工况下的轴承波形图：负载为3500N，转速1800r/min；负载为4000N，转速为1650r/min；负载为5000N，转速为1500r/min。
本方法可以来修正当前系统状态，它假定一组存在的粒子来模拟系统的真实状态，然后通过对概率函数的求解，从而摆脱非线性模型的高斯限制，当前卡尔滤波等传统预测方法很难解决当前非线性且相对复杂的场景，但是使用粒子波算法可以很好地解决这一问题，其中kx是系统在kt时刻的状态， kw为kt时刻独立同分布的系统噪声，上式通常公式(1)被称为状态转移方程；在大多数情况下不能直接观测系统的状态，但可以根据系统状态和测量数据之间的关系来估计；kt时刻的关系如下所示：
xk＝f(xA+1,Wk)
zk＝h(xk,vk)。
采用时间相关性和变量相关性的敏感特征选择，通过构架一个基于 RNN-FW的健康指示器，可以保留有益于阐明降解过程的特征,其中相似性特征RS计算方法如公式所示，它被定义为在运行时刻振动波形和初始时刻的波形的相似程度；
Figure BDA0003698715690000091
将待测数据样本输入已训练好的模型λ中，计算该模型的输出概率P；因为模型在正常工况下下的训练得到的，所以P代表了正常轴承运行时产生数据的概率，因此输入测试的概率数据和正常轴承产生的概率的偏离程度；偏离程度越小，则数据由正常轴承产生的概率越大，即实际产生数据的轴承处于正常状态的概率就越大；反之轴承处于失效状态的概率就越大；因此，这和评估系统可以描述轴承的性能。
将时间序列的影响引入到神经网络模型，因为RNN可以将过去时刻的状态带入到当前时刻，这是由于模型中加入了具有内部动态的隐含层，使得模型具有记忆功能，因此对于时间序列的处理具有良好性能。
关键步骤如下：
(1)为了验证本本发明提出的HMM改进，以及对设备健康程度的划分合理性，采用了轴承加速疲劳寿命实验，来验证本发明提出的模型和方法，实验中的数据集的采集是采用杭州轴承实验研究中心研发的ABLT1A型轴承寿命试验机。
(2)通过放置在旋转液压泵主轴的平行位置的液压加速计，来采集设备的振动数据，然后本发明验证的同时辅助使用了一套自行开发的数据采集系统，该系统主要包括三个加速传感器，两个信号调解器，一张多功能数据采集卡。该装置的振动信号每隔十秒采集一次数据，采取数据的持续时间为0.1 秒，采样的频率为26.5KHZ。
(3)通过对轴承震动信号进行分解，可以提取各节点能量状态组成的特征向量
(4)选择轴承正常状态下的工作数据作为HMM改进型的训练数据，通过训练后得到模型λ，存入对比数据库中。
本发明在实验测试后效果总结：
将改良后的HMM-FW的预测结果和现存类似的研究方法进行对比，可以从表可以看出建立了一个科学的健康指示器，可以很好的对工况寿命进行分类，改良后的HMM可以筛选一部分不无用特征，因此可以很好减小预测误差，对比了原始的HMM，从表可以很明显看出，改良后的HMM可以更好地实现寿命预测的目的。
Figure BDA0003698715690000101
Figure BDA0003698715690000111
Figure BDA0003698715690000112
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (9)

1.一种基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
训练阶段：
(1)利用实验平台对轴承数据进行收据采集；
(2)利用通过RNN-FW方法对对象进行特征提取；
(3)在HMM的基础上优化参数组成HMM-FW；
(4)将训练数据导入深度学习网络，生成实验对象的RUL；
测试阶段：
(1)将测试样本输入已经训练好的HMM-FW模型中进行退化曲线预测；
(2)对测试数据整个全寿命周期里的完整退化趋势进行复原；
(3)计算出测试样本的RUL；
分析阶段：
(1)将测试对象的训练RUL和测试的RUL进行对比；
(2)通过曲线对比将故障进行分类。
2.根据权利要求1所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，所述步骤1中原始数据集为采集的水平方向和垂直方向的机械设备内部组件的振动信号。
3.如权利要求1所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，从实验对象的振动原始信号中提取时域特征、时频域特征和三角函数特征，形成振动特征集合。
4.如权利要求1所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，通过所提的HMM-FW进行优化目标训练获得域不变特征和最优模型参数，将最优模型参数代入感知机模型获得深度神经网络寿命预测模型。
5.如权利要求1述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，按照实验要求分别采取了以下三种轴承工作状况下的振动信号，没有采集其他特征信息，如温度系信息，因为没有合适设备对多种特征信息进行处理；
三种工况下的轴承波形图：负载为3500N，转速1800r/min；负载为4000N，转速为1650r/min；负载为5000N，转速为1500r/min。
6.如权利要求1所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，本方法可以来修正当前系统状态，它假定一组存在的粒子来模拟系统的真实状态，然后通过对概率函数的求解，从而摆脱非线性模型的高斯限制，当前卡尔滤波等传统预测方法很难解决当前非线性且相对复杂的场景，但是使用粒子波算法可以很好地解决这一问题，其中kx是系统在kt时刻的状态，kw为kt时刻独立同分布的系统噪声，上式通常公式(1)被称为状态转移方程；在大多数情况下不能直接观测系统的状态，但可以根据系统状态和测量数据之间的关系来估计；kt时刻的关系如下所示：
xk＝f(xA+1,Wk)
zk＝h(xk,vk)。
7.如权利要求4所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，采用时间相关性和变量相关性的敏感特征选择，通过构架一个基于RNN-FW的健康指示器，可以保留有益于阐明降解过程的特征,其中相似性特征RS计算方法如公式所示，它被定义为在运行时刻振动波形和初始时刻的波形的相似程度；
Figure RE-FDA0003790396020000031
8.如权利要求6所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，将待测数据样本输入已训练好的模型λ中，计算该模型的输出概率P；因为模型在正常工况下下的训练得到的，所以P代表了正常轴承运行时产生数据的概率，因此输入测试的概率数据和正常轴承产生的概率的偏离程度；偏离程度越小，则数据由正常轴承产生的概率越大，即实际产生数据的轴承处于正常状态的概率就越大；反之轴承处于失效状态的概率就越大；因此，这和评估系统可以描述轴承的性能。
9.如权利要求6所述的基于隐半马尔夫模型的机械设备退化态下剩余寿命的预测方法，其特征在于，将时间序列的影响引入到神经网络模型，因为RNN可以将过去时刻的状态带入到当前时刻，这是由于模型中加入了具有内部动态的隐含层，使得模型具有记忆功能，因此对于时间序列的处理具有良好性能。
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