本發(fā)明涉及優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護方法，尤其涉及了一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

目前，幾乎所有的設(shè)備壽命都取決于初期設(shè)計和后期的使用，而且，后期的使用條件的不同導(dǎo)致設(shè)備的壽命的不同，這就意味著一旦設(shè)備只要投入使用，其壽命就完全取決于其工作環(huán)境和維護?？梢?，正確的維護對于設(shè)備壽命是機器重要的因素。而傳統(tǒng)的基于狀態(tài)的維護(cbm)是一種非常流行的維護方法，這種方法推薦時基于狀態(tài)監(jiān)測所得數(shù)據(jù)做出維護決策，也就是說，預(yù)防性維護是關(guān)鍵。所謂的預(yù)防性維護是結(jié)合設(shè)備監(jiān)測的狀態(tài)來建立其退化模型，最后做出最佳的維護策略，基于這種情況，對于價格昂貴的設(shè)備來說，預(yù)防性維護肯定能夠滿足要求。但是，這種方法并不是試用于所有機械系統(tǒng)，許多小型機械系統(tǒng)并沒有被精確的監(jiān)測和維護。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對現(xiàn)有技術(shù)中現(xiàn)有監(jiān)測方法不夠成熟的缺點，提供了一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護方法。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明通過下述技術(shù)方案得以解決：

一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護方法，包括：

建立比例故障率模型：建立威布爾phm函數(shù)以及建立可靠度函數(shù)以及極大似然函數(shù)，并通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm函數(shù)中的參數(shù)；

收集數(shù)據(jù)：收集歷史壽命數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；

對收集好的數(shù)據(jù)進行分析處理：將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，對歷史壽命數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到正確的歷史壽命數(shù)據(jù)；

將協(xié)變量和正確的歷史壽命數(shù)據(jù)以及通過極大似然函數(shù)估計出來的威布爾phm函數(shù)的參數(shù)分別帶入建立好的可靠度函數(shù)內(nèi)，得到測試時刻的可靠度并和預(yù)設(shè)可靠度閾值進行比較，求得維護時間，根據(jù)維護時間來判斷機械系統(tǒng)是否需要維護或更換。

作為一種可實施方式，所述建立比例故障率模型的具體過程為：

通過原始比例故障模型h(t，z(t))＝h0(t)λ(βz(t))(1)，

其中h0(t)是確定的基本失效率，與失效時間有關(guān)，λ(βz(t))為調(diào)整性的反映設(shè)備特征的變化的正函數(shù)，β是回歸協(xié)變量系數(shù)向量，z(t)是時間相關(guān)的協(xié)變量向量，得到現(xiàn)有比率故障模型即威布爾phm：其中α>0，是形狀參數(shù)，θ>0，是尺度參數(shù)，t指的是運行時間或者工作時間；

根據(jù)現(xiàn)有比率故障模型求出設(shè)備在測試時刻t的可靠度為

其中m是在測試時刻t之前的監(jiān)測次數(shù)，ti是測試時間點，i＝1，2，…，m；公式(3)中，z(s)的值只有在測試時間點是已知的，即在t0＜t1＜t2＜…＜tm這m個時間點處是已知的，而在每兩個測試時間點之間的數(shù)值可以用常數(shù)來表示；

其中f指的是失效時間，c指的是失效時間和截止時間，通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。

作為一種可實施方式，所述收集數(shù)據(jù)表示為以下數(shù)據(jù)集(ti，zi，δi)，其中，i＝1，2，…，m，表示的是m個相互獨立的歷史壽命數(shù)據(jù)，ti是失效或截止時間，zi＝(zi(t)，0＜t＜ti)是協(xié)變量的監(jiān)測值，δi表示截止時間的指標。

作為一種可實施方式，將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，所述分析的具體過程為：

對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行錯誤數(shù)據(jù)剔除，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)由工作臺水平、豎直和垂直三個方向上振動幅值組成，對每一個方向的原始振動數(shù)據(jù)進行特征提取，得到時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)，將時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)作為協(xié)變量，對所述協(xié)變量進行主分量分析，最終得到協(xié)變量。

作為一種可實施方式，將協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)之前，還包括擬合度檢驗過程，將所有協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)內(nèi)，得到威布爾phm函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗值，通過擬合優(yōu)度檢驗值確定最優(yōu)協(xié)變量。

一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護系統(tǒng)，包括：

模型建立模塊：用于建立比例故障率模型：建立威布爾phm函數(shù)以及建立可靠度函數(shù)以及極大似然函數(shù)，并通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm函數(shù)中的參數(shù)；

數(shù)據(jù)收集模塊：用于收集數(shù)據(jù)：收集歷史壽命數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；

分析處理模塊：用于對收集好的數(shù)據(jù)進行分析處理：將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，對歷史壽命數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到正確的歷史壽命數(shù)據(jù)；

決策模塊：用于將協(xié)變量和正確的歷史壽命數(shù)據(jù)以及通過極大似然函數(shù)估計出來的威布爾phm函數(shù)的參數(shù)分別帶入建立好的可靠度函數(shù)內(nèi)，得到測試時刻的可靠度并和預(yù)設(shè)可靠度閾值進行比較，求得維護時間，根據(jù)維護時間來判斷機械系統(tǒng)是否需要維護或更換。

作為一種可實施方式，所述模型建立模塊設(shè)置為：

通過原始比例故障模型h(t，z(t))＝h0(t)λ(βz(t))(1)，

其中h0(t)是確定的基本失效率，與失效時間有關(guān)，λ(βz(t))為調(diào)整性的反映設(shè)備特征的變化的正函數(shù)，β是回歸協(xié)變量系數(shù)向量，z(t)是時間相關(guān)的協(xié)變量向量，得到現(xiàn)有比率故障模型即威布爾phm：其中α>0，是形狀參數(shù)，θ>0，是尺度參數(shù)，t指的是運行時間或者工作時間；

根據(jù)現(xiàn)有比率故障模型求出設(shè)備在測試時刻t的可靠度為

其中m是在測試時刻t之前的監(jiān)測次數(shù)，ti是測試時間點，i＝1，2，…，m；公式(3)中，z(s)的值只有在測試時間點是已知的，即在t0＜t1＜t2＜…＜tm這m個時間點處是已知的，而在每兩個測試時間點之間的數(shù)值可以用常數(shù)來表示；

其中f指的是失效時間，c指的是失效時間和截止時間，通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。

作為一種可實施方式，所述數(shù)據(jù)收集模塊設(shè)置為：所述收集數(shù)據(jù)表示為以下數(shù)據(jù)集(ti，zi，δi)，其中，i＝1，2，…，m，表示的是m個相互獨立的歷史壽命數(shù)據(jù)，ti是失效或截止時間，zi＝(zi(t)，0＜t＜ti)是協(xié)變量的監(jiān)測值，δi表示截止時間的指標。

作為一種可實施方式，所述分析處理模塊設(shè)置為：

對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行錯誤數(shù)據(jù)剔除，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)由工作臺水平、豎直和垂直三個方向上振動幅值組成，對每一個方向的原始振動數(shù)據(jù)進行特征提取，得到時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)，將時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)作為協(xié)變量，對所述協(xié)變量進行主分量分析，最終得到協(xié)變量。

作為一種可實施方式，所述決策模塊設(shè)置為：

將協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)之前，還包括擬合度檢驗過程，將所有協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)內(nèi)，得到威布爾phm函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗值，通過擬合優(yōu)度檢驗值確定最優(yōu)協(xié)變量。

本發(fā)明的方法能精確的計算出設(shè)備需要維護或者更換的時間，精確的計算出設(shè)備的維護或者更換時間，不僅能夠避免不必要的經(jīng)濟損失和降低維護時間而且還能夠延長設(shè)備的工作壽命并提高其可靠性。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1是本發(fā)明的整體流程示意圖；

圖2是本發(fā)明的整體結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例對本發(fā)明做進一步的詳細說明，以下實施例是對本發(fā)明的解釋而本發(fā)明并不局限于以下實施例。

實施例1：

一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護方法，包括：

s1、建立比例故障率模型：建立威布爾phm函數(shù)以及建立可靠度函數(shù)以及極大似然函數(shù)，并通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm函數(shù)中的參數(shù)；

s2、收集數(shù)據(jù)：收集歷史壽命數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；

s3、對收集好的數(shù)據(jù)進行分析處理：將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，對歷史壽命數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到正確的歷史壽命數(shù)據(jù)；

s4、將協(xié)變量和正確的歷史壽命數(shù)據(jù)以及通過極大似然函數(shù)估計出來的威布爾phm函數(shù)的參數(shù)分別帶入建立好的可靠度函數(shù)內(nèi)，得到測試時刻的可靠度并和預(yù)設(shè)可靠度閾值進行比較，求得維護時間，根據(jù)維護時間來判斷機械系統(tǒng)是否需要維護或更換。

更進一步地，步驟s1,所述建立比例故障率模型的具體過程為：

通過原始比例故障模型h(t，z(t))＝h0(t)λ(βz(t))(1)，

其中h0(t)是確定的基本失效率，與失效時間有關(guān)，λ(βz(t))為調(diào)整性的反映設(shè)備特征的變化的正函數(shù)，β是回歸協(xié)變量系數(shù)向量，z(t)是時間相關(guān)的協(xié)變量向量，得到現(xiàn)有比率故障模型即威布爾phm：其中α>0，是形狀參數(shù)，θ>0，是尺度參數(shù)，t指的是運行時間或者工作時間；

根據(jù)現(xiàn)有比率故障模型求出設(shè)備在測試時刻t的可靠度為

其中m是在測試時刻t之前的監(jiān)測次數(shù)，ti是測試時間點，i＝1，2，…，m；公式(3)中，z(s)的值只有在測試時間點是已知的，即在t0＜t1＜t2＜…＜tm這m個時間點處是已知的，而在每兩個測試時間點之間的數(shù)值可以用常數(shù)來表示；

其中f指的是失效時間，c指的是失效時間和截止時間，通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。

在步驟s2中，所述收集數(shù)據(jù)表示為以下數(shù)據(jù)集(ti，zi，δi)，其中，i＝1，2，…，m，表示的是m個相互獨立的歷史壽命數(shù)據(jù)，ti是失效或截止時間，zi＝(zi(t)，0＜t＜ti)是協(xié)變量的監(jiān)測值，δi表示截止時間的指標。

在步驟s3內(nèi)，將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，所述分析的具體過程為：

對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行錯誤數(shù)據(jù)剔除，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)由工作臺水平、豎直和垂直三個方向上振動幅值組成，對每一個方向的原始振動數(shù)據(jù)進行特征提取，得到時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)，將時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)作為協(xié)變量，對所述協(xié)變量進行主分量分析，最終得到協(xié)變量。

在步驟s4之前，將協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)之前，還包括擬合度檢驗過程，將所有協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)內(nèi)，得到威布爾phm函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗值，通過擬合優(yōu)度檢驗值確定最優(yōu)協(xié)變量。

在步驟s4中，需要說明的是，根據(jù)維護時間來判斷機械系統(tǒng)是否需要維護或更換的具體判斷過程為：倘若在測試時刻t的可靠度大于預(yù)先設(shè)定好的可靠度閾值，求得維修時間tx，此維修時間tx大于檢查時間t時，則設(shè)備不需要維修或更換。

實施例2：

我們將以一臺車銑符合加工中心工作臺的更換時間優(yōu)化來對上面所述方法進行概要說明。積累的數(shù)據(jù)包括故障診斷數(shù)據(jù)和監(jiān)測數(shù)據(jù)，監(jiān)測數(shù)據(jù)由工作臺水平、豎直和垂直三個方向上振動幅值組成。對每一個方向的原始振動數(shù)據(jù)進行特征提取，包括12個時域特征有均值xm，峰值xp，方根幅值xra，方根均值xrms，方差xv，標準差xstd，偏斜度xske，峭度(xk)，峰值指標xc，裕度指標xma，波形指標xsha和脈沖指標xi。前四個參數(shù)指標反映時域的振動幅值和能量，其余的指標表示時域中信號時間序列的分布情況。頻域中，用小波包方法分解振動信號，計算小波包能量譜，根據(jù)能量譜的特征趨勢，選擇特征頻帶[18]。我們把所有的時域和頻域特征作為phm中的協(xié)變量。本例中總共有18個歷史數(shù)據(jù)，包括9個失效數(shù)據(jù)和9個截止數(shù)據(jù)，51個監(jiān)測時間點。

時域和頻域數(shù)據(jù)的過分充裕必然會帶來信息冗余。這樣，主分量分析就可以用來降維和消除數(shù)據(jù)的信息冗余。

經(jīng)過數(shù)據(jù)準備和必要分析處理之后，即剔除錯誤數(shù)據(jù)、特征提取、主分量分析以及技術(shù)員的重要經(jīng)驗，我們就可以選擇出重要的協(xié)變量和正確的歷史數(shù)據(jù)，然后把這些數(shù)據(jù)帶入phm中進行參數(shù)估計。如表ⅰ所示，是phm的參數(shù)值和參數(shù)的重要程度。最后，phm中包含了三個協(xié)變量，其表達式為

從表ⅰ中可以看到，擬合模型的k-s擬合優(yōu)度檢驗p值是相對較高的，說明模型的擬合是比較成功的。那么，可以直接將這些參數(shù)值以及估計值帶入到可靠度函數(shù)中進行計算。

表ⅰphm參數(shù)估計

假設(shè)可靠度閾值r0是0.9，也就是說機械系統(tǒng)當前的運行可靠度理論上應(yīng)該大于0.9，如(4)所示，

求解上面的不等式，如果求出的t大于檢查時間，那么，不需要維護設(shè)備或者更換設(shè)備，如果求出的維修時間t小于檢查時間，那么，此時就需要維護或者更換設(shè)備了。

實施例3：

實施例3是實施例1的系統(tǒng)實施例，一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護系統(tǒng)，如圖2所示，包括：

一種基于比例故障率模型優(yōu)化機械系統(tǒng)的維護系統(tǒng)，包括：

模型建立模塊1：用于建立比例故障率模型：建立威布爾phm函數(shù)以及建立可靠度函數(shù)以及極大似然函數(shù)，并通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm函數(shù)中的參數(shù)；

數(shù)據(jù)收集模塊2：用于收集數(shù)據(jù)：收集歷史壽命數(shù)據(jù)和實時監(jiān)測數(shù)據(jù)；

分析處理模塊3：用于對收集好的數(shù)據(jù)進行分析處理：將實時監(jiān)測數(shù)據(jù)進行處理得到協(xié)變量，對歷史壽命數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計處理，得到正確的歷史壽命數(shù)據(jù)；

決策模塊4：用于將協(xié)變量和正確的歷史壽命數(shù)據(jù)以及通過極大似然函數(shù)估計出來的威布爾phm函數(shù)的參數(shù)分別帶入建立好的可靠度函數(shù)內(nèi)，得到測試時刻的可靠度并和預(yù)設(shè)可靠度閾值進行比較，求得維護時間，根據(jù)維護時間來判斷機械系統(tǒng)是否需要維護或更換。

所述模型建立模塊1設(shè)置為：

通過原始比例故障模型h(t，z(t))＝h0(t)λ(βz(t))(1)，

其中h0(t)是確定的基本失效率，與失效時間有關(guān)，λ(βz(t))為調(diào)整性的反映設(shè)備特征的變化的正函數(shù)，β是回歸協(xié)變量系數(shù)向量，z(t)是時間相關(guān)的協(xié)變量向量，得到現(xiàn)有比率故障模型即威布爾phm：其中α>0，是形狀參數(shù)，θ>0，是尺度參數(shù)，t指的是運行時間或者工作時間；

根據(jù)現(xiàn)有比率故障模型求出設(shè)備在測試時刻t的可靠度為

其中m是在測試時刻t之前的監(jiān)測次數(shù)，ti是測試時間點，i＝1，2，…，m；公式(3)中，z(s)的值只有在測試時間點是已知的，即在t0＜t1＜t2＜…＜tm這m個時間點處是已知的，而在每兩個測試時間點之間的數(shù)值可以用常數(shù)來表示；

其中f指的是失效時間，c指的是失效時間和截止時間，通過極大似然函數(shù)估計出威布爾phm的形狀參數(shù)和尺度參數(shù)。

所述數(shù)據(jù)收集模塊2設(shè)置為：所述收集數(shù)據(jù)表示為以下數(shù)據(jù)集(ti，zi，δi)，其中，i＝1，2，…，m，表示的是m個相互獨立的歷史壽命數(shù)據(jù)，ti是失效或截止時間，zi＝(zi(t)，0＜t＜ti)是協(xié)變量的監(jiān)測值，δi表示截止時間的指標。

所述分析處理模塊3設(shè)置為：

對所述監(jiān)測數(shù)據(jù)進行錯誤數(shù)據(jù)剔除，所述監(jiān)測數(shù)據(jù)由工作臺水平、豎直和垂直三個方向上振動幅值組成，對每一個方向的原始振動數(shù)據(jù)進行特征提取，得到時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)，將時域數(shù)據(jù)和頻域數(shù)據(jù)作為協(xié)變量，對所述協(xié)變量進行主分量分析，最終得到協(xié)變量。

所述決策模塊4設(shè)置為：

將協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)之前，還包括擬合度檢驗過程，將所有協(xié)變量帶入威布爾phm函數(shù)內(nèi)，得到威布爾phm函數(shù)的擬合優(yōu)度檢驗值，通過擬合優(yōu)度檢驗值確定最優(yōu)協(xié)變量。

對于裝置實施例而言，由于其與方法實施例基本相似，所以描述的比較簡單，相關(guān)之處參見方法實施例的部分說明即可。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、裝置、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、cd-rom、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明的方法、終端設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理終端設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程終端設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例做出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。

此外，需要說明的是，本說明書中所描述的具體實施例，其零、部件的形狀、所取名稱等可以不同。凡依本發(fā)明專利構(gòu)思所述的構(gòu)造、特征及原理所做的等效或簡單變化，均包括于本發(fā)明專利的保護范圍內(nèi)。本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對所描述的具體實施例做各種各樣的修改或補充或采用類似的方式替代，只要不偏離本發(fā)明的結(jié)構(gòu)或者超越本權(quán)利要求書所定義的范圍，均應(yīng)屬于本發(fā)明的保護范圍。