的演化结果图。
【具体实施方式】
[0088] 为了更清楚地说明本发明，下面结合优选实施例和附图对本发明做进一步的说 明。附图中相似的部件W相同的附图标记进行表示。本领域技术人员应当理解，下面所具 体描述的内容是说明性的而非限制性的，不应W此限制本发明的保护范围。
[0089] 实施例1
[0090] 局限于当前的实验条件和工程应用条件，缺少连续执行若干次维修活动的全寿命 状态监测数据，本案例采用实物实验和数据仿真相结合的方法进行验证，并做W下合理的 设定：
[0091] (1)采取基于综合健康状态的维修策略，也就是只有在综合健康度低于设定阔值 hT时才触发和执行维修活动；
[0092] (2)将每次维修活动的维修有效性设定为一个常数（e k = O，取值范围为0到 1 ;
[0093] (3)执行维修活动造成的设备停机时间与设备运行时间相比可此忽略不计；
[0094] (4)假定工作状况处于连续恶化状态。
[009引表1给出了参数hT，e和￥ (Zi)的参考值，其中￥ (Zi)可W公式（7)计算得出。 役龄因子（AG),运行状况（OC)和环境状况因子巧C)由工程经验及相关信息得出，回归系 数目A。，目。。和目。。可通过参数估计方法进行估计。然而，由于缺乏估计回归系数的相关数 据，根据假设（4)及工程经验给出一个连接函数的经验公式
送表征着连续 增长的役龄和不断恶化的工况。
[0096] 表1 PDM和P皿模型所需参数的参考值
[0097] 阳09引 具体步骤如下：
[0099] 步骤一、固有健康度评估与仿真
[0100] 首先，使用振动加速度传感器和配套数据传输设备，从一个旋转设备上采集的振 动信号，设定轴转速为2000rpm、采样频率为20000Hz。对振动信号，应用小波包分解的方法 提取能量特征向量。
[0101] 在经正常状态能量特征向量样本训练后的SOM网络中，将实时监测得到的特征向 量样本转化为MQE，进一步归一化为固有健康度CV (取值0到1，分别代表不可接受的失效 状态和正常状态）。固有健康度的评估结果如图4的藍点所示。送些结果是离散的点，不便 于后续的综合健康度评估演化分析。因此，本案例中，采用8元高斯函数对离散的固有健康 度结果进行拟合：
(18)
[0103] 由图4可W看出，红色的曲线就是拟合结果，并且拟合结果非常吻合原始固有健 康度的变化趋势，可W标记送一固有健康度的拟合结果为hi (t)。
[0104] 步骤二、使用及系列维修活动后的固有健康度仿真
[0105] 局限于当前的实验条件和工程应用条件，很难获得连续执行若干次维修活动后的 真实固有健康度曲线。因此，根据第一次维修活动前评估得出的原始固有健康度曲线仿真 一系列维修活动后的固有健康度的连续演化趋势。
[0106] 仿真过程表述如下：
[0107] Stepl:第一次维修活动后，标示出维修后瞬间的固有健康度hii+在原始固有健康 度曲线hi (t)中的起始点Pi;
[010引 0《t《ti, hii (t) = hi (t), hii = hii (ti)
[0109] hii+ = 1-(1- e 1) (1-hii )- Y 1, hi/ = hi (Pi) - Pi
[0110] St巧2:根据Pi和hi (t)，仿真第二个维修间隔期内的固有健康度曲线hi2(t)，第 二次维修活动后，标示出维修后瞬间的固有健康度hi/在原始固有健康度曲线hi (t)中的 起始点口2 ;
[0111] ti《t《tz, hi2(t) = hi (t-ti+Pi), hiz = hi2(t2)
[0112] hiz+ = I- (I- e 2) (l-hiz ) - Y 2' hiz+ 二 hi (口2) 一 F>2
[0113] Step3:同上原理，仿真固有健康度曲线hi3(t)，并标示出起始点P3 ;
[0114] tz《t《ts, his (t) = hi (t-tz+Pz), his = his (ts)
[0115] his+ = I- (I- e 3) (l-his ) - Y 3, his+ = hi (口3) - 口3
[0116] St巧m:仿真第m个维修间隔期内的固有健康度曲线him(t)，并标示出起始点Pm ; [01 1 7] tm 1《t《tm, him (t) = hi (t-tm i+Pm 1)，him = him (tm)
[om] him+ = 1-(1- e m) (1-him )- Ym'hC = hi(Pm) - Pm
[0119] 式中，Yi，Y2,…，Ym是考虑到故障诊断和维修的不彻底性，维修后设备的磨合状 态及其它不确定性因素影响而设置的修正因子，并且假定它们服从O均值的高斯分布。通 过W上迭代过程，可W仿真出每次维修活动后固有健康度的演化趋势。
[0120] 步骤H、综合健康度评估
[0121] 图5给出了固有健康度的仿真结果W及相应的综合健康度评估演化结果，参数 hT，e和W(Zi)的设置如表1所示。仿真结果与图3所示的理论分析结果相一致。表2列 出了从综合健康度演化推导出的维修间隔期，可W看出，维修间隔期呈现递减趋势，送可W 解释为：随着连续增长的役龄和逐渐恶化的工作状况，综合健康状态加速恶化并快速达到 设定阔值，从而采取适当的维修活动。送一结果验证了之前假设（4)。
[0122] 表2维修间隔变化趋势
[0123]
[0124] 步骤二、影响因素灵敏度分析
[0125] (1)维修有效性灵敏度分析
[0126] 图6和图7展示了在不同维修有效性e (0. 5, 0. 55, 0. 6)下固有健康度和综合健 康度的演化趋势。当维修有效性得到提高，维修后综合健康度的恢复程度也得到更大的提 高，退化速度也得到改善。从而，设备综合健康度达到设定阔值的时间得W延迟，维修间隔 期也相应的延长，如表3所示。
[0127] 表3不同维修有效性条件下的维修间隔期
[0129] (2)役龄和工况灵敏度分析
[0130] 图8和图9展示了在不同役龄和工况水平条件（可转化为不同的连接函数值 W (Z) (1. 1，1. 2, 1. 3))下固有健康度和综合健康度的演化趋势，并且在每个维修间隔期都 假定V (Z)为常数（1. 1或者1. 2或者1. 3)。当连接函数值增加，送意味着役龄增长和工况 包括运行状况和环境状况的恶化，综合健康状态恶化更为严重。从而，综合健康度W更高的 退化速率快速达到设定阔值，维修间隔期也相应缩短，如表4所示。
[0131] 表4不同役龄和工况条件下的维修间隔期
[0132]
[0133] (3)综合健康度阔值灵敏度分析
[0134] 图10和图11展示了在不同综合健康度阔值hT(0. 7, 0.65, 0.6)条件下固有健康 度和综合健康度的发展演化趋势。不论何时综合健康度达到设定阔值，就触发并执行维修 活动。如果阔值设置的较高，综合健康度将更早达到阔值，从而维修间隔也相应缩短；相反， 较低的阔值将会延长维修间隔期，如表5所示。一个较高的阔值表示一个更加保守严厉的 维修策略，送将导致频繁的维修和高昂的维修费用。
[0135] 表5不同综合健康度阔值下的维修间隔期
[0137] 通过W上综合评估方法W及结果的详细描述，可见本发明的健康状态综合评估方 法能够实现考虑使用和维修影响的旋转机械设备综合健