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申请/专利权人：贵州航天云网科技有限公司;贵州理工学院

摘要：本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种基于历史数据的装备健康评估及退化趋势分析方法，包括：在周期性采集的数据中提取出特征数据，通过装备健康评估模型，生成健康评估值；构建第一退化趋势分析模型，通过装备所有的健康评估值，分析预测装备的退化趋势，生成第一退化趋势结果；构建第二退化趋势分析模型，根据相似装备的退化数据训练得到，分析预测装备的退化趋势，生成第二退化趋势结果；判断两个退化趋势结果的差值是否属于预设差值范围，若是，则融合两个退化趋势结果，生成最终退化趋势结果，并输出，或将第一退化趋势结果作为最终退化趋势结果，并输出。本方案能进行多维度的装备健康评估，且能提高退化趋势分析的准确度。

主权项：1.一种基于历史数据的装备健康评估及退化趋势分析方法，其特征在于，包括如下内容：S1、周期性采集装备的数据，包括：运行数据和故障数据；运行数据，包括：工作时间、振动信号、工作效率和工作环境信息中的一种或多种；S2、对数据进行预处理；S3、从预处理后的数据中提取出特征数据；S4、构建装备健康评估模型，装备健康评估模型根据提取出的特征数据，对装备的健康状况进行分析评估，生成健康评估值；S5、根据装备所有的健康评估值，采用第一退化趋势分析模型，分析预测装备的退化趋势，生成第一退化趋势结果；第一退化趋势分析模型，通过装备所有的健康评估值，分析预测装备的退化趋势，生成第一退化趋势结果；其中第一退化趋势分析模型使用LSTM模型；其中LSTM模型包括：整理装备所有的健康评估值，将其构造成时间序列的形式，每次采集数据的时间点对应的健康评估值，格式对应为[t1,health_score_t1,t2,health_score_t2,...,tn,health_score_tn]，其中t代表时间点，health_score是对应时间点的健康评估值；构建LSTM模型，包括：进行数据预处理，对装备的健康评估值进行归一化处理；进行序列划分，将归一化后的健康评估值分割成输入和输出对，选取连续的i个时间点对应的健康评估值作为输入，用来预测第j个时间点的健康评估值：进行多尺度的序列划分，设置若干时间尺度T，T包括：T1、T2、……、Tk，T1T2……Tk，获取当前时间点前T段时间内的健康评估值行程的时间序列，进行序列划分，形成若干成输入和输出对；构建模型架构，使用Keras库创建一个序贯模型，加入两层LSTM层，第一层LSTM单元数为R，并返回序列以便下一层继续处理时间序列信息；第二层LSTM同样有R个单元，但不再返回序列，添加一个全连接层用于最终预测，输出维度为1，对应j个健康评估值；进行编译与训练，采用准备好的输入输出对，分别进行训练LSTM模型，形成若干个LSTM模型，包括：LSTM1、LSTM2、……、LSTMk，并根据T由大到小排序，形成LSTM模型集合，将LSTM模型集合中T最大对应训练的LSTM模型作为默认的LSTM模型；所述S5中采用默认的LSTM模型根据输入的时间点和健康评估值的时间序列预测未来几个时间的健康评估值，并进行反归一化处理；根据时间序列和预测数值绘制第一退化趋势图，横轴表示时间步长，纵轴表示健康评估值，作为第一退化趋势结果；S6、根据装备最新的特征数据，采用第二退化趋势分析模型，分析预测装备的第二退化趋势；第二退化趋势分析模型，根据相似装备的退化数据训练得到；第二退化趋势分析模型，根据装备最新的特征数据，分析预测装备的退化趋势，生成第二退化趋势结果；所述相似装备为与装备为相同型号的装备，若存在多个相似装备，则计算装备和相似装备的所有特征数据对应的相似度，获取相似度最高的相似装备的历史最终退化趋势数据，作为与装备的相似装备的退化数据；或者，根据所有相似装备的历史最终退化趋势数据，求取平均值，形成历史平均退化趋势数据，作为与装备的相似装备的退化数据；所述第二退化趋势分析模型根据特征数据对应的健康评估值，确定相似装备的退化数据中相同健康评估值的数据点，将数据点后的退化趋势，作为第二退化趋势结果；S7、判断第一退化趋势结果和第二退化趋势结果的差值是否属于预设差值范围，若是，则执行S8或S9；若否，则执行S10；S8、融合第一退化趋势结果和第二退化趋势结果，生成最终退化趋势结果，并输出；S9、将第一退化趋势结果作为最终退化趋势结果，并输出；S10、判断当前默认的LSTM模型是否为LSTM模型集合中最后一个LSTM模型，若是，则执行S11，若否，则更新默认的LSTM模型为当前默认的LSTM模型的下一个LSTM模型，再执行S5；S11、判断第一退化趋势结果的退化速度是否大于第二退化趋势结果的退化速度，若是，则执行S12，若否，则执行S13；S12、分析退化加速的原因，生成减缓退化加速的维护方案；S13、分析退化减缓的原因，生成运行维护参考建议；其中S12和S13，包括：调取装备和相似装备在相同时间长度内的相关数据，对比相关数据，获取相关数据的差异，分析差异和装备当前健康评估值的关联度；其中相关数据，包括：使用记录、使用过程的参数设置、使用过程采用的材料；判断关联度是否大于预设关联度值，若是，则判定差异原因和相关数据有关；根据相关数据生成对应的减缓退化加速的维护方案或运行维护参考建议。

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