专利名称：基于状态空间的多特征设备状态评价方法及应用的制作方法
技术领域：
本发明属于设备状态监测技术领域。特别涉及一种基于状态空间的多特征设备状 态评价方法及应用。尤其涉及具有多特征属性条件的复杂设备的状态识别、诊断和评价技 术。
背景技术：
20世纪以来，随着工业生产和科学技术的迅速发展，用于主导生产生活过程的设 备结构日趋复杂，设备的状态也越来越呈现多变复杂的特点。为了保证设备的正常服务运 行，人们需要科学准确地掌握识别设备的运行状态，依据状态对设备进行有的放矢的维护
和管理。当前，随着先进传感技术和监测技术的发展，对设备状态的监测评价技术得到迅 速发展，在运行及控制过程中涉及到的多数特征参数或性能指标已实现在线采集和计算， 人们已经可以通过数量或逻辑关系来间接衡量设备运行特性，并据此指导设备的运行控 制。然而实际过程中，由于设备多数集成化较高，运行原理复杂，使得影响设备状态的因素 往往很难用单一特征的指标值或逻辑关系代表，加上状态特征间的复杂关联属于非线性关 联，传统直接利用状态特征效用值进行简单的线性叠加的手段已经出现错判或漏判等失真 问题，因此研究解决多特征设备的状态评价就成为设备状态监测评价技术中的难点和关 键。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于状态空间的多特征设备状态评价方法及应用，其特 征在于，所述基于状态空间的多特征设备状态评价方法包括如下环节A、标杆状态评语集的建立，此阶段确定了状态评价的结论范围，它给出了状态评 价可能出现的全部结果，是状态评价的值域确定过程；B、状态特征参数的优化选择及标准化，此环节是状态评价的初始化阶段，负责确 定参与状态评价的特征参数，并对其特征值进行标准化处理，此阶段为状态评价过程提供 标准化输入；C、状态空间的建立，此环节利用标准化特征参数值，以特征向量的形式表示状态 表征，其中，根据特征参数值的特性，状态空间被分为自由状态空间和基准状态空间，前者 由特征参数的实际测量值构成，是设备的实际状态表征；后者由特征参数的参考值构成，对 应标杆状态评语集，是状态评价的参考状态表征；D、空间亲和度计算，此环节应用亲和度计算模型，计算设备自由状态空间与基准 状态空间的亲和度，提供设备状态评价的依据指标；E、状态匹配，此环节利用空间亲和度指标，从标杆状态评语集中确定设备状态评 价结果，并通过分析各特征参数贡献差异来判断设备状态的关键影响因素。所述多特征设备包括热力发电，水利发电，风力发电，核反应堆，炼钢或交通运输
本发明的有益效果是本评价方法与传统技术相比较，具有如下显著优点该方法 避免了使用单一特征效用值进行状态评价可能造成的评价片面化的缺陷，同时利用状态空 间形态组织评价也避免了传统状态评价算法中采用多特征效用值线性叠加拟合可能造成 的线性失真的缺点，实现了对设备状态影响因素贡献大小的量化比较，建立起更为准确的 多特征参数融合的状态评价等级体系，为复杂设备的状态评价提供更加科学的依据。本发 明使得复杂设备的状态评价更加科学和全面，该方法设计合理，实用性强，能为实际设备状 态监测及评价提供有效技术支持。
图1为本发明基于状态空间多特征的设备状态评价方法原理2为本发明基于状态空间的多特征设备状态评价方法步骤示意3为本发明实施例中所述的三角模糊数的图形表示图4为本发明实施例中所述的三角模糊数转化规则示例
具体实施例方式本发明的目的是提供一种基于状态空间的多特征设备状态评价方法，包括标杆状 态评语集的建立，建立专家数据库、对采集的状态特征参数进行优化选择及标准化处理、状 态空间的建立，空间亲和度计算，计算设备自由状态空间与基准状态空间的亲和度，应用亲 和度计算模型，最后利用空间亲和度指标进行状态匹配，从标杆状态评语集中确定设备状 态评价结果；下面选取工业生产中汽轮机转轴系统作为本发明应用说明的对象，要指出的 是，所给出的实施例是为了说明，而不是用来限制本发明的范围。根据附图1所示发明原理，本发明基于状态空间的多特征设备状态评价方法结合 图2所示的基于状态空间的多特征设备状态评价方法步骤示意图，对汽轮机转轴系统的状 态评价的步骤如下第一，标杆状态评语集的建立，是将设备在监控运行中作为状态描述标准的语言 或符号作为评语集的组成元素，选取汽轮机转轴系统最直观的状态描述标准作为状态评 语，包括良好运行状态D1、一般运行状态D2、异常状态D3、故障状态D4四类，表示为标杆状态 评语集 D = {D1;D2，D3，D4}；上述实施例中确定的标杆状态评语结果不作为唯一确定结论，根据实际需要可按 照状态评价对精度或评价目标要求进行更改，例如当研究侧重故障状态诊断的评价分析， 则标杆状态评语集是具体的故障描述，即D = {动静碰磨故障，质量不平衡故障，热弯曲故 障，…}，本实例则侧重转轴系统综合状态情况的分析。此环节为汽轮机转轴系统提供状态 评价的结论范围，即确定了状态评价目标。第二，状态特征参数的优化选择及标准化，大多数特征参数根据常规监控途径，按 照一定采集时间采集获取，部分离线特征参数通过人工或借助工具分析在一定时间范围内 得到，经统计汽轮机转轴系统包括的常规特征参数有轴振最大振幅、轴向位移、支撑轴承 温度、转速偏差、润滑油温度、上下缸温差、推力轴承金属温度、特征频率、振动稳定性、轴心 轨迹、波形、振动与油温变化关系、振动与转速变化关系、振动与负荷变化关系等，全体特征参数的集合组成特征参数集Z，即Z= (Zl，z2，Zi,…，zn)，其中Zi表示转轴系统的特 征参数。但是对于状态评价目标而言，特征参数难免产生冗余，并且特征参数间存在量纲差 异，因此有必要对特征参数进行优化选择，剔除那些对状态评价无用或用处极小的特征参 数，并对特征参数值进行标准化处理。在上述特征参数的优化选择及标准化环节中，特征参数的优化选择是在状态评价 目标约束下，对已有特征参数的约简处理，可以根据粗糙集原理对特征参数进行约简，具体 实施步骤包括步骤101 建立状态评价决策表。以实施例汽轮机转轴系统为例，其对应的状态评 价决策表可以用表1所示。其中U是一个非空样本集合，Xi是对应的样本，m为样本数，规 定应至少大于特征参数个数和标杆状态评语数，可采用状态较明确的转轴系统历史数据记 录确定；Z是轴系系统的特征参数集，Zi (Xj)为对应样本\的特征参数Zi的特征值；d是样 本集合U的状态评语集，其组成元素d (Xj)为对应样本\的标杆评语。表 1
特征参数集Z
U样木 --状态评语d
ZlZ2…Zr
XiZi(Xi)Z2(Xi) "" Z11(Xi)Cl(X1)Xs(X2)Z2(Xs) "Zn(X2)cl(x2)；XmZj (Xm)zl(xm) ；·Zl (xm)d(Xm) 步骤102 特征参数值的离散化，特征参数离散化实质上是对连续特征参数值的 离散化转化，根据特征参数特性，特征参数离散化可分为数值型特征参数离散化和非数值 型特征参数离散化两类。上述对于数值型特征参数离散化，常常通过数值域分区划分，可间接参考特征参 数在转轴系统监控中的运行阈值设定，例如对于600MW汽轮机组的轴向位移特征参数Z1，其 运行规定为正常范围彡0. 89mm，报警阈值0. 90mm，停机阈值1. 00mm。假设ζ为轴向位移Z1的特征参数值，s为离散化符号，则轴向位移特征参数对应的 离散化规则可制定为
权利要求
1.一种基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所述基于状态空间的 多特征设备状态评价方法包括如下环节A、标杆状态评语集的建立，此阶段确定了状态评价的结论范围，它给出了状态评价可 能出现的全部结果，是状态评价的值域确定过程；B、状态特征参数的优化选择及标准化，此环节是状态评价的初始化阶段，负责确定参 与状态评价的特征参数，并对其特征值进行标准化处理，此阶段为状态评价过程提供标准 化输入；C、状态空间的建立，此环节利用标准化特征参数值，以特征向量的形式表示状态表征， 其中，根据特征参数值的特性，状态空间被分为自由状态空间和基准状态空间，前者由特征 参数的实际测量值构成，是设备的实际状态表征；后者由特征参数的参考值构成，对应标杆 状态评语集，是状态评价的参考状态表征；D、空间亲和度计算，此环节应用亲和度计算模型，计算设备自由状态空间与基准状态 空间的亲和度，M供设备状态评价的依据指标；E、状态匹配，此环节利用空间亲和度指标，从标杆状态评语集中确定设备状态评价结 果，并通过分析各特征参数贡献差异来判断设备状态的关键影响因素。
2.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述状态特征参数的优化选择及标准化环节中，采用非数值参数值的模糊语言转化、模糊语 言的三角模糊数转化以及三角模糊数重心计算三步骤，对非数值型特征参数进行数字化操 作。
3.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述状态空间的建立，是以特征参数的标准化特征值构成的多维向量形式表征设备状态，是 状态评价输入特征参数的组织形式。
4.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述的状态空间的建立是根据特征参数值的取值特点，将状态空间分为自由状态空间和基准 状态空间。
5.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述自由状态空间是设备优化选择的各特征参数在某时刻实测值经标准化后组成的多维向 量，即可表示为Sf = {ζ;(θ￡ι = {^(t\z2{t)A Mt)A ^M式中，Zi (t)表示系统经优化选择的特征参数Zi在时刻t经标准化后的测量值；m表示 系统优化选择的特征参数个数。
6.根据权利要求4所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述基准状态空间是标杆状态评语对应的特征参数参考值组成的多维特征向量，即可表示 为S、{^t}={ ，A，<，A，/m}式中，4为对应标杆状态评语Dk的特征参数Zi的参考值；m表示系统优化选择的特征参 数个数。
7.根据权利要求6所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所述的组成基准状态空间的特征参数参考值是根据特征参数的阈值确定，并由专家根据实际 情况调整；但对于对应标杆状态评语上暂时无法通过阈值确定的参考值，可通过该特征参数根据该标杆状态评语上下评语的参考值的均值间接表示，即表示为
8.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述空间亲和度计算，其表达式为
9.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述状态匹配环节包括状态识别和特征参数贡献差异分析两部分输出。
10.根据权利要求9所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述的状态识别输出是利用空间亲和度指标，确定设备最终状态的评语结论，对比寻找目标 自由状态空间与基准状态空间之间亲和度的最大值，其对应的标杆状态评语即作为设备最 终确定的评语结论，可表示为
11.根据权利要求9所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述的特征参数贡献差异分析，其特征在于，在最终状态评语结论确定的基础上，判断各特征 参数对于输出状态的贡献差异大小，计算公式如下
12.根据权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法，其特征在于，所 述多特征设备包括但是不限于热力发电，水利发电，风力发电，核反应堆，炼钢或交通运输 设备。
13.权利要求1所述的基于状态空间的多特征设备状态评价方法在汽轮机转轴系统的 应用，其特征在于，对汽轮机转轴系统的状态评价的步骤如下第一，标杆状态评语集的建立，选取汽轮机转轴系统最直观的状态描述标准作为状态 评语，包括良好运行状态D1、一般运行状态D2、异常状态D3、故障状态D4四类，表示为标杆状 态评语集D = (D1, D2, D3, DJ ；或研究侧重故障状态诊断的评价分析，则标杆状态评语集是 具体的故障描述，即D= {动静碰磨故障，质量不平衡故障，热弯曲故障，…}；第二，状态特征参数的优化选择及标准化，大多数特征参数根据常规监控途径，按照 一定采集时间采集获取，部分离线特征参数通过人工或借助工具分析在一定时间范围内得 到，经统计汽轮机转轴系统包括的常规特征参数有轴振最大振幅、轴向位移、支撑轴承温 度、转速偏差、润滑油温度、上下缸温差、推力轴承金属温度、特征频率、振动稳定性、轴心轨 迹、波形、振动与油温变化关系、振动与转速变化关系、振动与负荷变化关系等，全体特征参 数的集合组成特征参数集Z，即Z = (zi; z2, -,Zi,…，zn)，其中Zi表示转轴系统的特征参 数。但是对于状态评价目标而言，特征参数难免产生冗余，并且特征参数间存在量纲差异， 因此有必要对特征参数进行优化选择，剔除那些对状态评价无用或用处极小的特征参数， 并对特征参数值进行标准化处理；第三，状态空间的建立，根据特征值的取值特点，将状态空间分为自由状态空间和基准 状态空间；上述自由状态空间被定义为设备优化选择的各特征参数在t时刻实测值经标准化后 组成的多维向量，对于汽轮机组转轴系统而言，t时刻的自由状态空间St可用其对应的特征 参数在此时刻的标准化监测值组成的向量表示
全文摘要
本发明公开了属于设备状态监测技术领域的一种基于状态空间的多特征设备状态评价方法及应用。该发明包括标杆状态评语集建立环节提供评价输出范围；特征参数的优化选择及标准化环节提供标准化输入；状态空间建立环节提供状态表征方式；空间亲和度计算环节提供状态评价指标；状态匹配环节提供最后输出结论。本发明拓展了多特征设备状态评价的研究思路，能够解决传统直接利用多特征效用值线性叠加造成的线性失真现象，丰富了状态分级标准的制定，量化了各特征因素对状态评价结果的贡献程度，为提高复杂设备的状态监测与分析水平提供了科学方法，降低了人力成本，提高企业效益。
文档编号G06F19/00GK102136038SQ20111007311
公开日2011年7月27日 申请日期2011年3月25日 优先权日2011年3月25日
发明者陈昆亮, 顾煜炯 申请人:华北电力大学