張星輝， 康建設， 趙勁松,2， 肖 雷， 曹端超， 劉 浩

(1.軍械工程學院，石家莊 050003；2.軍事交通學院，天津 300161；3.重慶大學 重慶 400030)

基于混合高斯輸出貝葉斯信念網(wǎng)絡模型的設備退化狀態(tài)識別與剩余使用壽命預測方法研究

張星輝1， 康建設1， 趙勁松1,2， 肖 雷3， 曹端超1， 劉 浩1

(1.軍械工程學院，石家莊 050003；2.軍事交通學院，天津 300161；3.重慶大學 重慶 400030)

提出了基于混合高斯輸出貝葉斯信念網(wǎng)絡模型的設備退化狀態(tài)識別與剩余使用壽命預測新方法，將變量消元和期望最大化算法相結(jié)合對模型進行推理，應用聚類評價指標對狀態(tài)數(shù)進行優(yōu)化，通過計算待識別特征向量的概率值來確定設備當前的退化狀態(tài)，在退化狀態(tài)識別的基礎上，提出了剩余使用壽命預測方法。最后，分別應用50組軸承全壽命仿真數(shù)據(jù)和3組軸承全壽命實驗數(shù)據(jù)對模型進行驗證。結(jié)果表明，該模型可有效地識別設備的退化狀態(tài)并對剩余使用壽命進行預測。

混合高斯輸出貝葉斯信念網(wǎng)絡模型；退化狀態(tài)識別；剩余使用壽命預測；軸承

基于狀態(tài)的維修(Condition Based Maintenance，CBM)是指由安裝在設備外部的傳感器獲取設備運行時的狀態(tài)信息后，通過對狀態(tài)信息進行分析，判斷設備當前所處的退化狀態(tài)并對設備的剩余使用壽命(Remaining Useful Life，RUL)進行預測，在此基礎上對設備的維修活動進行規(guī)劃。目前，RUL預測方法主要有兩種：基于物理模型的方法和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法。Bechhoefer等[1]應用Paris法則構(gòu)建了裂紋與振動監(jiān)測指標之間的關系并對RUL進行預測。Jin等[2]研究了衛(wèi)星動量輪的故障機理并建立了RUL預測模型。對于復雜設備的部件而言，由于其故障機理非常復雜，很難建立有效的物理模型對RUL進行預測。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法則可以直接利用狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)對RUL進行預測。其主要方法有：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Artificial Neural Network，ANN)[3-4]、隱馬爾可夫族模型(Hidden Markov Models，HMM)[5-11]、支持向量機(Support Vector Machine，SVM)[12-15]、比例風險模型(Proportional Hazards Model，PHM)[16-17]和狀態(tài)空間模型(State Space Model，SSM)[18-20]等。

如果按照退化狀態(tài)進行分類，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法可以分為兩類：連續(xù)退化狀態(tài)模型和離散退化狀態(tài)模型。對于連續(xù)退化狀態(tài)模型，其需要用最新的退化特征對模型參數(shù)不斷的更新。如果退化特征非平穩(wěn)且有較大的噪聲，那么模型的性能將會下降并導致虛警率升高。而離散退化狀態(tài)模型則能克服這些不足，對退化特征的平穩(wěn)性要求較低。與已有的離散退化狀態(tài)模型(HMM等)相比，貝葉斯信念網(wǎng)絡(Bayesian Belief Networks，BBN)模型[21-24]結(jié)構(gòu)更易于擴展，且有較強的退化狀態(tài)識別能力。孟光磊等[25]構(gòu)建了混合貝葉斯網(wǎng)絡對空域目標的威脅進行評估。王利民等[26]提出了具有抗噪音能力的增量式混合貝葉斯網(wǎng)絡。王雙成等[27-28]對混合貝葉斯網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的學習方法進行了研究。Tobon-Mejia等[11]應用混合高斯輸出HMM(Mixture of Gaussian Hidden Markov Model, MoG-HMM)對設備的退化過程建模并對其RUL進行預測。借鑒混合高斯輸出HMM的模型結(jié)構(gòu)，可以構(gòu)建與之有相同功能且結(jié)構(gòu)更為簡化的混合高斯輸出貝葉斯信念網(wǎng)絡(Mixture of Gaussian Bayesian Belief Networks，MoG-BBN)。且實驗分析證明MoG-BBN退化狀態(tài)識別效果要優(yōu)于MoG-HMM，因此該研究采用MoG-BBN對設備退化過程進行建模。

退化狀態(tài)識別需要提取退化特征向量，該特征向量可由時域特征、頻域特征和時頻域特征中的一種或者多種共同組成。本文應用小波包分解提取退化特征向量。目前，如何合理劃分設備的退化狀態(tài)數(shù)還需要進行更為深入的研究，它是退化狀態(tài)識別和RUL預測乃至維修決策的前提。為此，本文應用聚類指標確定退化狀態(tài)數(shù)。然后應用已知退化狀態(tài)序列的設備歷史數(shù)據(jù)對模型進行訓練。模型訓練好后即可對新設備的退化狀態(tài)進行識別并結(jié)合預測模型對RUL進行預測。最后，仿真數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)驗證了方法的有效性。

1 MoG-BBN基本原理

圖1 貝葉斯信念網(wǎng)絡Fig.1 Bayesian Belief Network

BBN是一種概率推理網(wǎng)絡，它以圖形節(jié)點表示隨機變量，節(jié)點之間的有向箭頭表示隨機變量之間的因果關系。BBN也是一種在不確定條件下強有力的知識表達和推理方法。BBN中節(jié)點所代表隨機變量的取值可以是連續(xù)的，也可以是離散的。連續(xù)變量可以服從任意分布，離散變量的取值可以是兩個或多個。本文構(gòu)建的MoG-BBN模型，其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖1所示：

MoG-BBN模型參數(shù)描述如下：

(1)X表示隱狀態(tài)，代表設備的退化狀態(tài)，取值為1,2,…,a；

(2)M表示混合數(shù)，代表組成設備某個退化狀態(tài)的高斯函數(shù)的個數(shù)，取值范圍為1,2,…,b；

在圖1所示的貝葉斯網(wǎng)絡中，X是根節(jié)點(M和Y的父節(jié)點)，M是中間節(jié)點(X的子節(jié)點，Y的父節(jié)點)，Y是葉節(jié)點(X和M的子節(jié)點)。

該模型和HMM、SVM類似，都是具有模式識別功能的模型。利用已知類別的數(shù)據(jù)({yi,xi}，i=1,2,…,n)對模型進行訓練，再利用該模型對未知類別的數(shù)據(jù)(yj，j=1,2,…,n)進行分類。在退化狀態(tài)識別中，X表示設備的退化狀態(tài)，Y表示經(jīng)過信號處理得到的反映某時刻設備退化的特征向量，y表示該隨機變量的值。識別過程即求取P(X|Y)的過程，其可以通過VE-EM算法實現(xiàn)。

2 VE-EM算法

2.1 變量消元(Variable Elimination，VE)算法

根據(jù)貝葉斯信念網(wǎng)鏈規(guī)則得：

(1)

根據(jù)條件概率公式得：

(2)

式(2)中P(X,Y=y)可表示為

(3)

式(2)中P(Y=y)可表示為

(4)

結(jié)合式(1)、(3)、(4)，式(2)可進一步表示為

(5)

2.2 期望最大化(ExpectationMaximization，EM)算法

假設訓練數(shù)據(jù)集為{y(1), …,y(n)}，n表示樣本數(shù)。由式(5)可以最終求得數(shù)據(jù)集所對應的退化狀態(tài)序列，因此必須求得P(X)，P(M|X)和P(Y|X,M)，分別對應四個參數(shù)：

(1)π：隱狀態(tài)(設備退化狀態(tài))概率分布，πi=P(X=i)，i∈{1, 2, …,a}；

(2)C：隱狀態(tài)混合系數(shù)，Cij=P(M=j|X=i)，i∈{1, 2, …,a}，j∈{1, 2, …,b}；

(3)μ：隱狀態(tài)產(chǎn)生高斯分布的均值；

(4) ∑：隱狀態(tài)產(chǎn)生高斯分布的方差。

這四個參數(shù)可以表示為：λ=(π,C,μ, ∑)。

(6)

s.t.

(7)

其中，為引入q(X)的未知分布，并給出它的約束條件。根據(jù)條件概率公式和貝葉斯公式，(7)式可表示為[29]：

(8)

其中的兩項分別為

(9)

(10)

根據(jù)Jensen不等式，(10)式可表示為

(11)

Q(λt,λt-1)+const

(12)

其中：

(13)

(14)

E步：

對所有的(i,j,l)

(15)

i∈{1, 2, …,a}，j∈{1, 2, …,b}，l∈{1, 2, …,n}。

根據(jù)貝葉斯公式，式(15)可表示為

(16)

M步：更新參數(shù)

(17)

(18)

(19)

(20)

3 基于MoG-BBN的退化識別與RUL預測

設備從正常到失效是一個逐漸退化的過程，即存在“潛在故障—功能故障”間隔。該間隔也稱為P-F間隔，如圖2所示。“P”點是潛在故障點，是能夠發(fā)現(xiàn)設備缺陷的點，它通常會以更快的速度退化到功能故障點“F”點。

圖2 P-F間隔期Fig.2 P-F interval

設備的全壽命過程可分為若干個退化狀態(tài)，有些退化狀態(tài)處于潛在故障點“P”之前，退化指標相比于設備剛開始運行時并沒有明顯的變化。因此，RUL預測不考慮“P”點之前的階段。對于CBM而言，為確保將設備的停機時間控制到最短，提高設備的可用度，最大化生產(chǎn)效益，需要RUL能夠滿足維修活動規(guī)劃(備件訂購、運輸、維修隊實施更換等)。也就是說，只要RUL能夠滿足這些要求，就說明該預測方法是有效的。

利用MoG-BBN模型對設備退化狀態(tài)進行識別和RUL預測包括：確定最優(yōu)退化狀態(tài)數(shù)、狀態(tài)識別和RUL預測。

3.1 退化狀態(tài)數(shù)優(yōu)化

設備退化狀態(tài)數(shù)的確定是利用MoG-BBN模型進行退化狀態(tài)識別和RUL預測的前提。多數(shù)研究都是靠經(jīng)驗來確定退化狀態(tài)數(shù)。董明根據(jù)油液的污染度將泵軸承分為四個退化狀態(tài)[7-8]。文獻[9]在應用HMM預測時，假設設備的退化狀態(tài)數(shù)為兩個(好和壞)。退化狀態(tài)數(shù)的確定大致可分為三種方法：一是由專家根據(jù)經(jīng)驗確定；二是利用交叉驗證思想以分類器的分類錯誤率最低來確定；三是應用聚類評價指標確定。專家經(jīng)驗是通過大量實驗積累的，對于高可靠、價格昂貴的部件并不適用。利用交叉驗證的思想確定最優(yōu)退化狀態(tài)數(shù)需要對不同的退化狀態(tài)數(shù)都訓練分類器并檢驗其分類錯誤率，計算時間長，效率低[5]。而應用聚類評價指標確定最優(yōu)退化狀態(tài)數(shù)則簡便易行，計算效率高。因此，本文采用第三種方法。

首先，假設聚類數(shù)(退化狀態(tài)數(shù))為a，a∈{2, 3…,amax}。可任意選擇一種模糊聚類方法將提取的特征矩陣分為a類，計算各聚類指標的值，每個聚類數(shù)值都有一組評價指標值與其對應，由此可以確定最優(yōu)的聚類數(shù)。聚類評價指標分別為

分割系數(shù)[30](Partition Coefficient，PC)，其定義式為

(21)

分割指標[31](Partition Index，SC)，其定義式為

(22)

分離指標[31](Separation Index，SI)，其定義式為

(23)

Xie和Beni指標[32](Xie and Beni’s Index，XB)：其定義式為

(24)

以上表達式中，uil表示第l個樣本屬于第i類的概率，y(l)表示第l個樣本，vi表示第i類的聚類中心，vk表示第k類的聚類中心，1≤i,k≤a，l表示樣本數(shù)目。對于最優(yōu)的聚類數(shù)目而言，PC取值越大越好，SC、SI和XB取值越小越好。

3.2 基于MoG-BBN的退化狀態(tài)識別

圖3 全壽命過程退化狀態(tài)識別Fig.3 Degradation state recognition of full life cycle

3.3 基于MoG-BBN的RUL預測

設備全壽命退化過程狀態(tài)識別結(jié)果表示為設備處于每個狀態(tài)的概率，如圖4所示。它表示當設備最開始運行時，其處于正常狀態(tài)(第一退化狀態(tài))的概率為1，然后其概率逐漸下降，到達一定時刻時，第二退化狀態(tài)的概率逐漸上升，依次往復，當最后一個退化狀態(tài)的概率為1時，設備失效。這些求取的退化狀態(tài)概率值是RUL預測的基礎。

圖4 全壽命過程退化狀態(tài)識別結(jié)果示意Fig.4 Degradation state identification results of full life cycle

t時刻設備的RUL可以通過式(25)計算得出：

(25)

其中：

(26)

式中，Dui表示由歷史數(shù)據(jù)得出的設備在第i個退化狀態(tài)的駐留時間，RULi表示由歷史數(shù)據(jù)得出的設備處于第i個退化狀態(tài)時的RUL。k為當前狀態(tài)駐留時間系數(shù)，用于調(diào)整RUL預測的準確度。

假設設備退化狀態(tài)的駐留時間服從正態(tài)分布，由歷史數(shù)據(jù)可以統(tǒng)計得出各個退化狀態(tài)駐留時間的均值和方差。最后，根據(jù)2Sigma準則得出RUL預測值的范圍。待新設備從正常運行到失效后，用所得退化狀態(tài)識別和RUL預測結(jié)果對歷史數(shù)據(jù)進行更新，重新計算各退化狀態(tài)駐留時間的均值和方差。

基于MoG-BBN的退化狀態(tài)識別和RUL預測過程可用圖5表示。

圖5 基于MoG-BBN的設備退化狀態(tài)識別與RUL預測框架Fig.5 Framework of degradation states identification and RUL prediction based on MoG-BBN

4 仿真數(shù)據(jù)分析

4.1 數(shù)據(jù)仿真

根據(jù)文獻[33-34]中的方法對軸承外圈故障進行仿真，所仿真軸承的幾何參數(shù)為：節(jié)徑39.039 8 mm、滾動體9個、滾動體直徑15.001 2 mm、接觸角0°。通過軸承故障特征頻率計算公式可求得軸承的頻率倍數(shù)如表1所示。

表1 軸承各部件故障頻率倍數(shù)

仿真軸承的轉(zhuǎn)速為1 800 r/min，采樣頻率為12 kHz，采樣持續(xù)時間10 s。

圖6所示為仿真信號的時域表示，圖7為該信號的包絡譜。

由于指數(shù)函數(shù)經(jīng)常用來描述機械產(chǎn)品的退化規(guī)律，可見文獻[35-37]。因此，為使得信號的峰值不斷增長直至超過預先設定的閾值，可在仿真時，將軸承外圈故障信號乘以一個指數(shù)函數(shù)。假設軸承的壽命服從威布爾分布，指數(shù)函數(shù)可由式(27)確定。

eTi/βi=閾值

(27)

Ti表示軸承壽命，βi表示與軸承壽命相對應的參數(shù)，當閾值和軸承壽命已知時，可求得βi，從而進行軸承全壽命數(shù)據(jù)的仿真。取威布爾分布的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)為3 500和5，設定峰值20 m/s2為閾值。仿真后，得到50組軸承全壽命數(shù)據(jù)。圖8所示為仿真的前5組軸承全壽命數(shù)據(jù)的峰值。

圖6 軸承外圈故障仿真信號時域表示Fig．6Simulatedsignalofbearingwithanoutracedefect圖7 軸承外圈故障仿真信號包絡譜Fig．7Frequencyspectrumafterenvelopedemodulation圖8 前5組軸承全壽命數(shù)據(jù)的峰值Fig．8Peakvaluesof5simulatedbearingtest?to?failuredata

4.2 仿真數(shù)據(jù)退化狀態(tài)識別

(1) 狀態(tài)數(shù)優(yōu)化

用‘db4’小波對軸承仿真數(shù)據(jù)進行小波包3層分解，提取各頻帶能量作為特征向量，從而得到每組數(shù)據(jù)全壽命過程特征矩陣F。對軸承1(第1組數(shù)據(jù))的特征矩陣F進行聚類時，取聚類數(shù)2～7。分別計算PC、SC、SI、XB的值，結(jié)果如表2所示。從表中可以看出，

聚類數(shù)目為5時，PC值最大，SC、SI和XB值最小。因此將軸承的全壽命過程分為5個退化狀態(tài)。應用K均值聚類算法將軸承仿真數(shù)據(jù)的特征矩陣聚為5類，獲得類別序號及聚類中心向量。

為了驗證提出的聚類指標確定退化狀態(tài)數(shù)方法的優(yōu)越性，與交叉驗證方法進行對比分析。按照文獻[5]中的步驟，可以用交叉驗證方法求得軸承1每種退化狀態(tài)數(shù)相對應的分類錯誤率，如圖9所示。

表2 四種聚類評價指標不同狀態(tài)數(shù)目劃分取值

圖9 軸承退化狀態(tài)數(shù)優(yōu)化Fig.9 Degradation state number optimization

從圖9可以看出，退化狀態(tài)數(shù)為5時，分類錯誤率最低。和聚類評價指標確定的退化狀態(tài)數(shù)一致。但交叉驗證方法確定最優(yōu)狀態(tài)數(shù)所需的時間為1 113.54 s，而聚類評價指標確定最優(yōu)狀態(tài)數(shù)僅需13.75 s，大大縮短了計算時間。對于待優(yōu)化退化狀態(tài)數(shù)范圍的選取，一般從2開始，上限則需要根據(jù)具體設備的退化過程確定。對于本文中的軸承仿真數(shù)據(jù)，從其峰值觀測，其不可能有太多的退化狀態(tài)，因此將上限定為7。

(2) MoG-BBN模型訓練和退化狀態(tài)識別

首先，用前40組軸承仿真數(shù)據(jù)中每個退化狀態(tài)所對應的特征矩陣訓練MoG-BBN模型，應用訓練好的模型對第41組軸承仿真數(shù)據(jù)進行退化狀態(tài)識別后，該組數(shù)據(jù)就加入歷史數(shù)據(jù)，重新對MoG-BBN模型進行訓練。依次類推，對剩余的9組軸承仿真數(shù)據(jù)進行狀態(tài)識別。圖10所示為對第41組數(shù)據(jù)的狀態(tài)識別結(jié)果。

圖10所示的結(jié)果與圖4相似，軸承開始運行時，處于正常狀態(tài)(第一退化狀態(tài))的概率為1， 然后逐漸下降，與此同時，下一退化狀態(tài)的概率逐漸上升，依次往復，直至軸承失效。

圖10 第41組仿真數(shù)據(jù)的退化狀態(tài)識別結(jié)果Fig.10 State recognition results of 41th bearing simulation data

4.3 仿真數(shù)據(jù)RUL預測

結(jié)合第41組仿真數(shù)據(jù)退化狀態(tài)識別的結(jié)果，可認為“P”點即是退化狀態(tài)2起始時刻。因此，對第41-50組仿真組據(jù)的RUL預測都是從退化狀態(tài)2起始時刻開始的。每組數(shù)據(jù)預測完成后，根據(jù)狀態(tài)識別結(jié)果，對退化狀態(tài)駐留時間的均值和方差重新估計，用于下一組數(shù)據(jù)的預測。以2Sigma作為RUL預測的范圍。預測結(jié)果如圖11所示。

圖11 第41～50組軸承全壽命仿真數(shù)據(jù)RUL預測結(jié)果Fig.11 RUL prediction results of the 41st～50th bearing test-to-failure simulation data

從圖11中可以看出，對于多數(shù)數(shù)據(jù)而言，其RUL預測結(jié)果與實際RUL都較為接近。由于第48組軸承的壽命與平均軸承壽命偏差太大，因此其每個退化狀態(tài)的駐留時間與平均駐留時間相差也較大。導致預測得到的RUL比實際RUL值小很多，但當軸承將近失效時，預測的RUL與實際RUL值較為接近。像第48組軸承壽命與平均壽命偏差較大的情況屬于少數(shù)。因此，對于絕大多數(shù)軸承而言，該預測方法還是非常有效的。另外在制定維修決策時，充分考慮退化狀態(tài)識別結(jié)果可以避免RUL預測不準確帶來的損失。

5 實驗數(shù)據(jù)分析

5.1 預測模型實驗驗證

軸承全壽命數(shù)據(jù)來自IMS中心[38]。實驗臺如圖12所示，1個軸上安裝了4套Rexnord(萊克斯諾)ZA-2115雙列滾子軸承，每列滾子數(shù)量為16，滾子組節(jié)圓直徑為75.501 mm，滾子直徑為8.407 4 mm，接觸角為15.17°。軸的轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，采樣頻率為20 kHz。每個軸承座都安裝2個PCB加速度傳感器，分別從水

平和垂直方向采集數(shù)據(jù)。振動信號由NI公司DAQCard-6062E數(shù)據(jù)采集卡采集，每次采樣長度為20 480個點。軸承2和軸承3額外增加27 210 N載荷。

圖12 軸承實驗臺Fig.12 Bearing Test Rig

共進行了3組實驗，獲得了12個軸承的壽命數(shù)據(jù)。可以將第一組實驗的軸承編號為：軸承1、軸承2、軸承3和軸承4；第二組實驗的軸承編號為：軸承5、軸承6、軸承7和軸承8；第三組實驗的軸承編號為：軸承9、軸承10、軸承11和軸承12。12組軸承壽命過程的峰值如圖13所示。

圖13 12組軸承壽命過程的峰值Fig．13Peakvalueoftwelvebearing’slifeprocess圖14 軸承4RUL預測Fig．14RULpredictionresultsofbearing4圖15 軸承4均方根值Fig．15RootMeanSquarevalueofbearing4

假如設定軸承失效閾值為1.7 m/s2，從圖13中可以看出，只有軸承3、軸承4和軸承5的峰值超過了失效閾值。用軸承3和軸承5的數(shù)據(jù)對MoG-BBN訓練，用軸承4的數(shù)據(jù)對模型進行驗證。為了提取有效的軸承退化特征，首先對數(shù)據(jù)進行包絡分析，然后用‘db4’小波對包絡信號進行小波包3層分解，以第三層分解系數(shù)的能量作為退化特征向量。應用聚類評價指標確定最優(yōu)退化狀態(tài)數(shù)為3。按照圖5所示的流程可以對軸承4的RUL進行預測。結(jié)果如圖14所示。

對比圖14和15可知，應用MoG-BBN模型對軸承4的RUL預測是非常有效的。從時間點1 200/10 min開始，軸承4開始加速退化，其RUL預測值與真實值也開始接近。

5.2 MoG-BBN與MoG-HMM模型對比分析

為了對MoG-BBN和MoG-HMM的退化識別能力進行對比分析，對凱斯西楚大學公開軸承實驗數(shù)據(jù)[39]進行分析。選擇驅(qū)動端同工況下不同程度的內(nèi)圈退化數(shù)據(jù)對模型進行對比，數(shù)據(jù)的采樣頻率為12 kHz。軸承型號為6205-2RS JEM SKF，損傷直徑分別為0.177 8、0.355 6和0.533 4 mm，分別對應軸承的三種退化狀態(tài)。工況為1 730 r/min，3馬力。將每個退化狀態(tài)的信號分為24段(每段0.42 s采樣)，應用‘db4’小波對信號進行小波包3層分解，以第三層分解系數(shù)的能量作為退化特征向量。每個退化狀態(tài)用4組數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù)，其它20組數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)。對所有的數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)進行歸一化。MoG-HMM應用PMTK[40]工具箱實現(xiàn)。MoG-HMM和MoG-BBN的初始參數(shù)都隨機選擇?；旌蠑?shù)設為2。退化識別結(jié)果如圖16和17所示。P0.177 8、P0.355 6和P0.533 4分別代表三種退化狀態(tài)的概率，概率最高的即為識別結(jié)果。

圖16 MoG-HMM識別結(jié)果Fig.16 Degradation state identification using MoG-HMM

圖17 MoG-BBN識別結(jié)果Fig.17 Degradation state identification using MoG-BBN

對比分析圖14和圖15可知，MoG-BBN退化識別效果要優(yōu)于MoG-HMM。對其它實驗數(shù)據(jù)的分析得到同樣的結(jié)果。通常，MoG-HMM需要更多的退化特征才能達到較好的效果。而當提取的退化特征有限時，MoG-HMM的識別效果就會較差。與此相的是MoG-BBN即使是在退化特征有限的條件下，仍然能夠達到較好的退化識別效果。因此，充分說明了應用MoG-BBN進行退化狀態(tài)識別和RUL預測的有效性。由于篇幅關系不能和所有的方法一一比較。

6 結(jié) 論

(1) 軸承全壽命仿真數(shù)據(jù)和全壽命實驗數(shù)據(jù)較好地驗證了MoG-BBN模型退化狀態(tài)識別和結(jié)合預測模型進行RUL預測的有效性。在具體實施過程中，當前狀態(tài)駐留時間系數(shù)k的選取對RUL預測結(jié)果有較大影響。在第41-50組軸承全壽命仿真數(shù)據(jù)RUL預測中，k的取值分別為0.3、0.9、0.4、0.3、0.3、0.3、0.5、0、0.4、0.5；軸承全壽命實驗數(shù)據(jù)RUL預測中，k的取值為0.7。在下一步研究中，如何選取最優(yōu)的系數(shù)k以提高平均預測準確率是主要研究內(nèi)容。對于混合數(shù)M的選取，目前還沒有有效的方法。在下一步的研究中，將以退化識別結(jié)果為目標對混合數(shù)進行優(yōu)化。在工程實際中，同一種型號的軸承其失效模式不盡相同，因此其退化過程也不相同，論文中的退化識別和預測方法需要結(jié)合實際做進一步的改進。

(2) 基于狀態(tài)的維修決策優(yōu)化主要是在RUL預測的基礎上對備件訂購、運輸、庫存及維修隊派遣等一系列活動進行優(yōu)化，旨在降低設備停機時間，提高設備的可用度，降低維修費用，最大化生產(chǎn)效益。因此，只要在RUL預測值與實際值相近的時刻，還能留有足夠的時間用于維修決策優(yōu)化活動就說明該方法是有實際意義的。從軸承實驗數(shù)據(jù)研究結(jié)果可知，預測值與實際值相近的時間約占全壽命的28%。由文獻[41]可知，風電機組的平均故障間隔時間約為10 000～15 000小時。那么，按照MoG-BBN預測的RUL有效時間可以達到2 800～4 200小時，該段時間內(nèi)能夠保障企業(yè)有充足時間對各種維修活動進行安排。案例研究發(fā)現(xiàn)退化特征的提取對于RUL預測的有效時間(P-F間隔)有重要影響，如果提取的特征能夠更早的具有明顯的增長趨勢(也就是更早地發(fā)現(xiàn)“P”點)，那么，RUL的有效預測區(qū)間也能更大，就有更加充足的時間對維修活動進行安排。因此，提取更為有效的退化特征是下一步的主要研究內(nèi)容。

本文提出了基于MoG-BBN模型的設備退化狀態(tài)識別與RUL預測方法，建立了基于VE-EM的模型推理算法。50組軸承全壽命仿真數(shù)據(jù)和3組軸承全壽命實驗數(shù)據(jù)較好地驗證了論文提出方法的有效性，為設備的健康管理提供了科學依據(jù)，對于提高設備的可用度，最大化生產(chǎn)效益具有重要的現(xiàn)實意義。

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Equipment degradation state identification and residual life prediction based on MoG-BBN

ZHANG Xing-hui1, KANG Jian-she1, ZHAO Jin-song1,2, XIAO Lei3, CAO Duan-chao1, LIU Hao1

(1.Ordnance Engineering College, Shijiazhuang 050003, China; 2.Military Transportation College, Tianjin 300161, China; 3. Chongqing University, Chongqing 400030, China)

A new approach for equipment health state identification and residual life prediction based on mixture of Gaussian Bayesian belief network (MoG-BBN) was presented. The inference algorithm was established based on variable elimination (VE) and expectation maximization (EM). State number was optimized based on cluster validity indexes. The equipment degradation state was determined through calculating the probability of eigenvectors to be identified. Then, the residual life prediction method was presented based on identifying the degradation state. Finally, 50 bearings whole life simulation data and 3 bearings whole life test data were used to demonstrate the proposed methods. The results showed that the proposed method can be used to identify degradation states of an equipment and predict its residual life effectively.

mixture of Gaussian Bayesian belief network; health state identification; residual life prediction; bearing

國家自然科學基金(51035008);軍隊“十二五”武器裝備預先研究項目(51327020101，51327020304)

2013-02-05 修改稿收到日期：2013-05-17

張星輝 男，博士生，講師，1984年6月生

TH165.3

A

10.13465/j.cnki.jvs.2014.08.030