本發(fā)明涉及車輛故障診斷，具體涉及一種用于特種車輛健康管理的方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、特種車輛在工程建造、搶險救災等作業(yè)中有著不可替代的優(yōu)勢，但特種車輛在啟動和運行時，由于發(fā)動機、傳動等設備的運轉(zhuǎn)會使整車產(chǎn)生很大的振動，導致某些設備傳感器(例如振動、轉(zhuǎn)速等傳感器)在采集數(shù)據(jù)時會產(chǎn)生較大波動，進一步影響后續(xù)各設備的健康管理和趨勢預測的精度。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本發(fā)明提供了一種用于特種車輛健康管理的方法及裝置，能夠解決特種車輛健康管理精準度低的技術(shù)問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的。

3、一種用于特種車輛健康管理的方法，方法包括：

4、步驟s1：所述特種車輛自身配置的各類傳感器采集所述各類傳感器對應部件的數(shù)據(jù)；將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)總線；數(shù)據(jù)采集裝置按周期從所述數(shù)據(jù)總線獲取所述各類傳感器對應部件的采集數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)處理與分析設備中，數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的采集數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布n(μ,σ2)，σ是標準偏差，μ是期望；

5、步驟s2：依次選取正態(tài)分布中概率值為μ-2σ，μ-σ，μ，μ+σ和μ+2σ的采集數(shù)據(jù)，為每個概率值對應的采集數(shù)據(jù)構(gòu)建一個代表矩陣，得到代表矩陣dμ-2σ、dμ-σ、dμ、dμ+σ和dμ+2σ；基于所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中的全部數(shù)據(jù)生成一個標準矩陣確定各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，基于各個校正系數(shù)矩陣，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣；

6、步驟s3：基于所述加權(quán)校正系數(shù)矩陣對所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的數(shù)據(jù)進行校正，使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法對校正后的數(shù)據(jù)建立其隨時間變化的函數(shù)關(guān)系；基于所述函數(shù)關(guān)系確定所述特種車輛各部件隨時間的損傷情況。

7、優(yōu)選地，通過偏最小二乘算法(pls)求解各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，得到5個校正系數(shù)矩陣sμ-2σ，sμ-σ，sμ，sμ+σ和sμ+2σ。

8、優(yōu)選地，所述基于所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中的全部數(shù)據(jù)生成一個標準矩陣確定各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，基于各個校正系數(shù)矩陣，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣，包括：

9、將所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中的全部數(shù)據(jù)，按部件類型分類，對同類部件的各個數(shù)據(jù)求均值，作為標準矩陣中的元素，生成標準矩陣分別建立各個代表矩陣與標準矩陣的函數(shù)關(guān)系，形成五個函數(shù)，求解所述五個函數(shù)得到五個校正系數(shù)矩陣

10、

11、所述基于各個校正系數(shù)矩陣，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣，包括：

12、將五個代表矩陣各自對應的校正系數(shù)矩陣加權(quán)得到所述標準矩陣對應的加權(quán)校正系數(shù)矩陣m,m＝α1sμ-2σ+α2sμ-σ+α3sμ+α4sμ+σ+α5sμ+2σ，其中，α1、α2、α3、α4和α5的值根據(jù)標準正態(tài)分布的概率計算得到，計算方式為：

13、根據(jù)n(μ,σ2)對應的正態(tài)分布函數(shù)，分別計算概率值為μ-2σ，μ-σ，μ，μ+σ和μ+2σ所對應的概率，記為pμ-2σ，pμ-σ，pμ，pμ+σ，pμ+2σ，其中：

14、

15、優(yōu)選地，所述步驟s3，包括：

16、獲取所述標準校正系數(shù)m，對所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的數(shù)據(jù)逐一乘以系數(shù)m，得到校正后的數(shù)據(jù)；將校正后的數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中，從所述數(shù)據(jù)庫中選取預設時間范圍內(nèi)的校正后的數(shù)據(jù)，使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法對預設時間范圍內(nèi)的校正后的數(shù)據(jù)建立其隨時間變化的函數(shù)關(guān)系；基于所述函數(shù)關(guān)系確定所述特種車輛各部件隨時間的損傷情況。

17、優(yōu)選地，所述用于特種車輛健康管理的方法還包括：

18、步驟s4：將所述特種車輛各部件隨時間的損傷情況發(fā)送至顯示層，進行可視化顯示。

19、本發(fā)明所提供的一種用于特種車輛健康管理的裝置，裝置包括：

20、采集模塊：配置為所述特種車輛自身配置的各類傳感器采集所述各類傳感器對應部件的數(shù)據(jù)；將采集的數(shù)據(jù)發(fā)送給數(shù)據(jù)總線；數(shù)據(jù)采集裝置按周期從所述數(shù)據(jù)總線獲取所述各類傳感器對應部件的采集數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)處理與分析設備中，數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的采集數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布n(μ,σ2)，σ是標準偏差，μ是期望；

21、校正模塊：配置為依次選取正態(tài)分布中概率值為μ-2σ，μ-σ，μ，μ+σ和μ+2σ的采集數(shù)據(jù)，為每個概率值對應的采集數(shù)據(jù)構(gòu)建一個代表矩陣，得到代表矩陣dμ-2σ、dμ-σ、dμ、dμ+σ和dμ+2σ；基于所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中的全部數(shù)據(jù)生成一個標準矩陣確定各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，基于各個校正系數(shù)矩陣，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣；

22、分析模塊：配置為基于所述加權(quán)校正系數(shù)矩陣對所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的數(shù)據(jù)進行校正，使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法對校正后的數(shù)據(jù)建立其隨時間變化的函數(shù)關(guān)系；基于所述函數(shù)關(guān)系確定所述特種車輛各部件隨時間的損傷情況。

23、本發(fā)明所提供的一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有多條指令；所述多條指令，用于由處理器加載并執(zhí)行如前所述方法。

24、本發(fā)明所提供的一種電子設備，其特征在于，所述電子設備，包括：

25、處理器，用于執(zhí)行多條指令；

26、存儲器，用于存儲多條指令；

27、其中，所述多條指令，用于由所述存儲器存儲，并由所述處理器加載并執(zhí)行如前所述方法。

28、本發(fā)明所帶來的有益技術(shù)效果：

29、(1)本發(fā)明可校正由于振動引起的數(shù)據(jù)波動性，并精確的描繪了各設備狀態(tài)、特征等參數(shù)隨時間連續(xù)變化的函數(shù)曲線，提高了各設備健康管理的精度。本發(fā)明實現(xiàn)各設備在數(shù)據(jù)波動條件下的精準健康管理。

30、(2)本發(fā)明在數(shù)據(jù)采集中，數(shù)據(jù)采集的周期最小為5ms，能夠更精確的表征了各設備隨時間連續(xù)變化的趨勢；在數(shù)據(jù)校正中，通過概率的方式選擇了5個能夠表征數(shù)據(jù)波動的代表值，增加的代表值選擇的可靠性；在函數(shù)關(guān)系建立中，基函數(shù)可以根據(jù)數(shù)據(jù)類型靈活選擇，以適用周期或非周期變化的數(shù)據(jù)。

31、(3)本發(fā)明精確的對各設備進行健康管理可實現(xiàn)及時發(fā)現(xiàn)特種車輛設備故障、精確預測設備運行趨勢等，進而延長了設備使用壽命和降低了設備維護成本。

技術(shù)特征：

1.一種用于特種車輛健康管理的方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟s2，通過偏最小二乘算法(pls)求解各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，得到5個校正系數(shù)矩陣sμ-2σ，sμ-σ，sμ，sμ+σ和sμ+2σ。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中的全部數(shù)據(jù)生成一個標準矩陣確定各代表矩陣向標準矩陣映射的校正系數(shù)矩陣，基于各個校正系數(shù)矩陣，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣，包括：

4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述步驟s3，包括：

5.如權(quán)利要求1-4中任一項所述的方法，其特征在于，所述用于特種車輛健康管理的方法還包括：

6.一種用于特種車輛健康管理的裝置，其特征在于，包括：

7.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)中存儲有多條指令；所述多條指令，用于由處理器加載并執(zhí)行如權(quán)利要求1-5中任一項所述方法。

8.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種用于特種車輛健康管理的方法及裝置，所述方法包括：獲取各類傳感器對應部件的采集數(shù)據(jù)，并將其存儲到數(shù)據(jù)處理與分析設備中，數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的采集數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布；依次選取正態(tài)分布中概率值為μ?2σ，μ?σ，μ，μ+σ和μ+2σ的采集數(shù)據(jù)，確定加權(quán)校正系數(shù)矩陣；基于所述加權(quán)校正系數(shù)矩陣對所述數(shù)據(jù)處理與分析設備中存儲的數(shù)據(jù)進行校正，使用函數(shù)型數(shù)據(jù)分析方法對校正后的數(shù)據(jù)建立其隨時間變化的函數(shù)關(guān)系；基于所述函數(shù)關(guān)系確定所述特種車輛各部件隨時間的損傷情況。本方法可校正由于振動引起的數(shù)據(jù)波動性，并精確的描繪了各部件參數(shù)隨時間連續(xù)變化的函數(shù)曲線，提高了各設備健康管理的精度，實現(xiàn)各部件在數(shù)據(jù)波動條件下的健康管理。

技術(shù)研發(fā)人員：常福,錢清婷,周娜,吳家雄,楊舒迪,李耀偉,馮亮
受保護的技術(shù)使用者：中國北方車輛研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/11/26