多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.27190

固体力学与飞行器总体设计

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多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

李天梅, 司小胜(), 张建勋

火箭军工程大学智剑实验室，西安 710025

收稿日期:2022-03-15 修回日期:2022-05-10 接受日期:2022-05-25 出版日期:2023-04-25 发布日期:2022-06-09
通讯作者: 司小胜 E-mail:sixiaosheng@126.com
基金资助:
国家自然科学基金(62073336)

Data-model interactive remaining useful life prediction method for multi-sensor monitored linear stochastic degrading devices

Tianmei LI, Xiaosheng SI(), Jianxun ZHANG

Zhijian Laboratory，Rocket Force University of Engineering，Xi’an 710025，China

Received:2022-03-15 Revised:2022-05-10 Accepted:2022-05-25 Online:2023-04-25 Published:2022-06-09
Contact: Xiaosheng SI E-mail:sixiaosheng@126.com
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62073336)

摘要/Abstract

摘要：

随着先进传感与监测技术的快速发展，实时获取随机退化设备的多源传感监测数据已成为现实，如何有效融合多源传感监测数据以实现随机退化设备剩余寿命的精准预测成为剩余寿命预测领域的研究前沿。针对多源传感监测的线性随机退化设备，提出了一种考虑随机失效阈值的数模联动剩余寿命预测新方法。该方法在离线训练过程中，基于多源传感历史数据提取的复合健康指标及据此线性随机退化建模预测的寿命，构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差及寿命预测方差的优化目标函数，形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环，对多源传感器融合系数和复合健康指标对应的随机失效阈值分布参数进行优化调整，以实现复合健康指标提取与随机退化建模的自动匹配，即数模联动。在线预测时，根据提出的数模联动方法，融合实际运行设备的多源传感监测数据以获取复合健康指标，然后采用随机模型对其演变过程进行建模。同时，为使模型实时反映设备当前状况，提出了一种退化模型参数的贝叶斯更新方法，在此基础上基于首达时间得到了考虑设备失效阈值随机性的剩余寿命概率分布。最后，基于航空发动机的多源传感监测数据，验证了所提方法在改善复合健康指标特性和提高剩余寿命预测准确性方面的有效性和优势。

关键词: 多源传感监测, 剩余寿命预测, 数模联动, 退化建模, 线性随机模型

Abstract:

Advances in sensing and monitoring techniques enable real time acquisition of multi-sensor monitoring data of stochastic degrading devices. The effective fusion of these multi-sensor monitoring data to precisely predict the RUL in the prognostics field has drawn extensive attention. This paper presents a novel data-model interactive RUL prediction method for multi-sensor monitored linear stochastic degrading devices with a random failure threshold. In the offline training part， an optimization objective function synthesizing the mean squared error between the predicted and the actual life as well as the variance of the predicted life is constructed based on the composite health index extracted from historical multi-sensor data and the associated lifetime prediction via stochastic degradation modeling. A closed-loop feedback mechanism is thus established for composite health index constructing and stochastic degradation modeling. Based on this feedback mechanism， the fusion coefficients for multi-sensor data and the distribution parameters of the random failure threshold of the associated composite health index are optimized to enable automatic matching of the constructed composite health index with the adopted stochastic degradation model. In the online prediction part， the composite health index is first constructed based on the multi-sensor data of the device in service and then the linear stochastic degradation model is applied to track the degradation progression. To adapt the degradation model to the current status of the device， the Bayesian method is proposed to update the model parameters， and the RUL distribution considering the randomness of the failure threshold is subsequently derived according to the concept of the first passage time. Finally， we validate the proposed method by the multi-sensor data of aircraft gas turbine engines and the results indicate its merits in improving the properties of the composite health index and the accuracy of the prognosis.

Key words: multi-sensor monitoring, remaining useful life (RUL) prediction, data-model interaction, degradation modeling, linear stochastic model

中图分类号:

V215

李天梅, 司小胜, 张建勋. 多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法[J]. 航空学报, 2023, 44(8): 227190-227190.

Tianmei LI, Xiaosheng SI, Jianxun ZHANG. Data-model interactive remaining useful life prediction method for multi-sensor monitored linear stochastic degrading devices[J]. ACTA AERONAUTICAET ASTRONAUTICA SINICA, 2023, 44(8): 227190-227190.

图/表 11

图 1

图2

表 1

图 3

图 4

表 2

表 3

图 5

图 6

图 7

表4

参考文献 37

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序号	标号	说明
1	T2	风机进口总温度
2	T24	低压压气机出口总温度
3	T30	高压压气机出口总温度
4	T50	低压涡轮出口总温度
5	P2	风机入口压力
6	P15	旁路管道总压力
7	P30	高压压气机出口总压力
8	Nf	发动机风扇速度
9	Nc	发动机核心转速
10	epr	发动机压力比
11	Ps30	高压压气机出口静压
12	phi	燃料流量与Ps30的比率
13	NRf	校正风扇转速
14	NRc	校正核心转速
15	BPR	旁路比率
16	farB	燃烧器燃料空气比
17	htBleed	出血焓
18	Nf_dmd	要求风扇速度
19	PCNfR_dmd	要求校正风扇速度
20	W31	高压涡轮冷却剂排放
21	W32	低压涡轮冷却剂排放

健康指标		皮尔逊相关系数平均值
单一传感器	低压压气机出口总温度（T24）	0.674 3
	高压压气机从出口总温度（T30）	0.641 9
	低压涡轮出口总温度（T50）	0.783 7
	高压压气机出口总压力（P30）	-0.769 1
	高压压气机出口静压（Ps30）	0.809 8
	燃料流量与Ps30的比率（phi）	-0.794 0
	旁路比率（BRP）	0.722 7
	出血焓（htBleed）	0.669 8
	高压涡轮冷却剂排放（W31）	-0.717 9
	低压涡轮冷却剂排放（W32）	-0.716 1
复合健康指标		0.889 8^［30］
本文数模联动复合健康指标		0.914 8

健康指标		方差
单一传感器	低压压气机出口总温度（T24）	0.027 4
	高压压气机从出口总温度（T30）	0.017 6
	低压涡轮出口总温度（T50）	0.014 0
	高压压气机出口总压力（P30）	0.026 4
	高压压气机出口静压（Ps30）	0.015 4
	燃料流量与Ps30的比率（phi）	0.020 6
	旁路比率（BRP）	0.022 5
	出血焓（htBleed）	0.043 5
	高压涡轮冷却剂排放（W31）	0.022 0
	低压涡轮冷却剂排放（W32）	0.031 7
		0.010 1^［19］
复合健康指标		0.003 5^［25］
		0.001 3^［30］
本文数模联动复合健康指标		0.000 9

预测方法	平均预测得分	准确性/%	均方误差	决定系数
深度置信网络+后向传播神经网络+改进粒子滤波算法^［24］	5.43	51.0	283.00	0.913 2
深度置信网络+改进粒子滤波算法^［24］	3.14	63.0	172.00	0.947 3
循环神经网络+自编码器^［36］	2.45	70.0	—	—
基于多损失编码器与卷积复合特征的两阶段深度学习方法^［37］	2.08	—	133.86	0.959 0
在复合指标构建时不考虑预测不确定性和随机失效阈值的方法^［30］	1.46	77.5	78.27	0.962 3
本文数模联动预测方法	1.18	87.5	65.85	0.979 8

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多源传感监测线性退化设备数模联动的剩余寿命预测方法

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