【技术实现步骤摘要】
本申请涉及阀门组件的剩余使用寿命预测，具体涉及一种用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法及系统。
技术介绍
1、压力调节关断阀(prsov)是一种常见的压力调节和关断阀门，其一般布置在发动机引气系统中。例如，prsov布置在交通工具的发动机左右引气系统中，以用于调节控制发动机引气至合适的压力，以便供机载移动台等运动部件使用，或者用于按需开启和关断发动机引气。
2、对于工作环境恶劣且需要经常性开关prsov的实际运行场景，常常出现由于对prsov的实际退化情况不了解而在使用中prsov故障频发，甚至发生意外失效的情况。同时，prsov失效会导致使用prsov的设备例如正在运行的交通工具失效，由此引发安全事故，造成重大经济损失，甚至会引发灾难。因此，充分了解prsov的退化情况，准确预测prsov的剩余使用寿命至关重要。
技术实现思路
1、因此，为了克服现有的由于不了解prsov退化情况而出现使用中prsov意外失效的情况，需要能够准确预测prsov的剩余使用寿命的问题，本申请提出了一种新的用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法及系统。
2、本申请是通过下述技术方案解决上述技术问题的：
3、具体而言，根据本申请的一个方面，提供了一种用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法，其包括以下步骤：
4、获取已有的压力调节关断阀在从初始安装至失效期间按时间排列的历史表征压力数据，并基于历史表征压力数据，利用加权求和的方法提取指示压力调节关
5、从多个统计维度对历史表征压力数据做统计计算，以获得对应的多个统计值数据；
6、对提取的指示压力调节关断阀的退化机理的特征数据和多个统计值数据进行特征融合与降维处理，从而获得一维的融合退化特征数据集；
7、设定滑动窗口，使滑动窗口在融合退化特征数据集上滑动以获得多个与实际剩余使用寿命相对应的特征向量，并将实际剩余使用寿命作为标签值与对应的特征向量形成数据集；
8、将数据集用于训练基于双向门控循环单元构建的神经网络模型，以获得用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的预测模型；以及
9、将待预测的压力调节关断阀的历史融合退化特征数据输入预测模型，获得待预测的压力调节关断阀的剩余使用寿命。
10、本申请提供的用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法综合运用了基于故障机理的特征提取技术和基于统计原理的特征提取技术，能够提高提取的退化特征数据的有效性、实用性、单调性和鲁棒性，使得退化特征数据能够更准确地表达当前的退化情况。
11、具体地，该方法通过收集能够描述部件的完整退化过程的历史表征压力数据来正确表征退化趋势，并充分利用先验知识结合工程实践从中提取出能够指示压力调节关断阀退化机理的特征数据。利用现有历史表征压力数据中的统计规律，将机理特征与统计特征进行融合和降维处理，从而对数据中的信息进行深度提取和融合，使得处理后的退化特征融合数据能够从不同角度全面反映prsov退化信息，由此保证处理后的退化特征的单调性和鲁棒性，使后续的神经网络模型能够更全面地学习特征之间的关系，进而提高预测结果的可解释性和可靠性。
12、本申请提供的方法还通过训练基于双向门控循环单元构建的神经网络模型获得预测模型。双向门控循环单元擅长捕获长期依赖性，能够同时关联前向和后向状态中的信息，从而提高剩余使用寿命预测的准确性和稳定性。而且，相比于卷积神经网络(cnn)和传统循环神经网络(rnn)等直接利用多层网络结构建立原始数据与寿命预测之间的映射关系的方法，基于双向门控循环单元的神经网络模型在训练时无需大量的失效数据或者退化轨迹，仅仅通过提取的退化特征并利用更优的循环神经网络架构即可完成预测模型的获得，能够显著降低对退化特征数据量的需求。
13、根据本申请的一种实施方式，压力调节关断阀用于飞行器，并且飞行器已飞行多个航段，该方法还包括：
14、对于多个航段中的每一个，基于起飞阶段的历史表征压力数据提取特征数据，并从多个统计维度对起飞阶段的历史表征压力数据进行统计计算。根据实际经验与飞行器运行观察，正常情况下在起飞阶段发动机引气系统中的引气压力比较充足，若阀门发生故障，表征压力会出现相对明显的变化，因此采用起飞阶段的表征压力数据进行退化特征提取能够更准确与灵敏地捕获到压力调节关断阀的变化，由此准确提取出退化变化情况，从而进行压力调节关断阀的更加准确、精确以及及时地剩余使用寿命预测。
15、根据本申请的一种实施方式，提取指示压力调节关断阀的退化机理的特征数据的步骤包括：
16、对于每个航段，计算起飞阶段历史表征压力数据在多个压力区间内的数据点数量，并按照预定规则为对应各压力区间的数据点数量设定权重，再进行加权求和以计算获得特征数据。正常情况下发动机功率足够的时候，引气表征压力应当大于正常最低压力，因此可以根据表征压力与正常最低压力的差异情况，为异常与正常区间内的表征压力赋予一定的权重，以避免正常区间内的表征压力对提取退化机理的噪声影响。同时，在飞机实际航段运行中，表征压力会随着飞行情况变化而出现一定的波动，因此采用加权求和的方法，以确保获得全面、相对平稳且去噪的指示退化机理的特征数据。
17、根据本申请的一种实施方式，表征压力数据是基于压力调节关断阀的组件入口压力、全压和冲击压力经计算获得的。影响压力调节关断阀寿命的关键参数包括阀门开闭次数、温度变化范围、压力波动，其中，影响与能够表征prsov失效的参数主要集中在组件入口压力、全压和冲击压力上。因此，本申请在组件入口压力、全压和冲击压力基础上形成表征压力，以用于提取压力调节关断阀的退化机理特征数据。
18、根据本申请的一种实施方式，多个统计维度包括平均值、标准差、偏度、峰度、熵、均方根、值域、波峰系数、裕度系数、形状因子和冲量。在提取的退化机理特征数据的基础上，还引入统计特征提取，以便从不同角度反映压力调节关断阀失效状态。
19、根据本申请的一种实施方式，获得一维的融合退化特征数据集的步骤包括：
20、对于每个航段，利用主成分分析方法对提取的特征数据和计算获得的统计值数据进行特征融合与降维处理，以获得一维的融合退化特征数据序列。通过主成分分析方法将原始高维且可能包含冗余信息及噪声信息的特征数据与统计数据形成的数据集合进行降维和融合处理，由此减少冗余信息可能造成的误差，保证退化融合特征的单调性和鲁棒性，避免对模型识别(或者模型训练)造成过拟合，并且能够去除无关的噪声，使模型能够更全面地学习相关特征之间的关系，提高模型训练的准确性。
21、根据本申请的一种实施方式，形成数据集的步骤还包括：
22、设定融合退化特征序列中压力调节关断阀实际失效时的融合退化特征值为失效阈值，并将特征向量中的融合退化特征值与失效阈值的距离作为实际剩余使用寿命。也就是，失效阈值对应的使用寿命或循环寿命减去融合退化特本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述压力调节关断阀用于飞行器，并且所述飞行器已飞行多个航段，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，提取指示压力调节关断阀的退化机理的特征数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述表征压力数据是基于所述压力调节关断阀的组件入口压力、全压和冲击压力经计算获得的。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个统计维度包括平均值、标准差、偏度、峰度、熵、均方根、值域、波峰系数、裕度系数、形状因子和冲量。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，获得一维的融合退化特征数据集的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，形成所述数据集的步骤还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，利用所述数据集训练所述基于双向门控循环单元所构建的神经网络模型的步骤包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，利用所述数据集训练所述基于双向门控循环单元所构建的神经网络模型
10.根据权利要求9所述的方法，其中，获得用于预测所述压力调节关断阀的剩余使用寿命的预测模型的步骤包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，确定所述神经网络模型收敛的步骤包括：
12.根据权利要求10所述的方法，其中，获得经过训练的模型参数的步骤包括：
13.根据权利要求1至12中的任一项所述的方法，还包括：
14.一种用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的系统，其中，所述系统包括处理器，所述处理器被配置为能够执行根据权利要求1至13中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于预测压力调节关断阀的剩余使用寿命的方法，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述压力调节关断阀用于飞行器，并且所述飞行器已飞行多个航段，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，提取指示压力调节关断阀的退化机理的特征数据的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述表征压力数据是基于所述压力调节关断阀的组件入口压力、全压和冲击压力经计算获得的。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述多个统计维度包括平均值、标准差、偏度、峰度、熵、均方根、值域、波峰系数、裕度系数、形状因子和冲量。
6.根据权利要求3所述的方法，其中，获得一维的融合退化特征数据集的步骤包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，形成所述数据集的步骤还包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：俞洋，何悦晨，胡启洋，
申请(专利权)人：中国商用飞机有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。