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基于测试数据的长期贮存装备实时健康状态评估亮1，吕卫民1，滕克难2王Real·-timeassessmentlong‘。termequipment引言(1．海军航空工程学院战略导弹工程系，山东烟台264001；2．海军航空工程学院训练部，山东烟台264001)healthconditionofstoragebasedtestingdataWANG第35卷第6期系统工程与电子技术摘要：根据长期贮存装备可靠性的变化，提出了一种基于时间修正的D-S证据理论实时健康状态评估模型。将装备健康状态划分为5级，利用长期贮存装备的测试数据值分剐与上次非故障莉l试值、历史非故障测试均值以及标准值加以比较，并对其进行时间修正，结合D-S证据理论融合多源信息，实现此类装备的实时健康状态评估。最后，利用某型装备的测试数据进行实例分析，结果表明该模型在长期贮存装备实时健康状态评估方面具有良好的性能。关键词：健康状态评估；预测与健康管理技术；时间修正；证据理论；长期贮存装备Wei—minl．TENGMissile以导弹为典型代表的长期贮存装备是军队装备的重要组成部分，此类装备的突出特点是“长期贮存、少量测试、一次使用”。近年来，随着预测与健康管理(prognosticsmanagement，PHM)一1。。技术的不断发展，装备健康状态评估也得到了长足进步。“健康状态”一词最早是从生物学领域借用过来，将复杂系统工作状态划分为多个等级，以此来描述系统可能存在的介于“故障”和“正常”的多种工从目前国内外研究情况看，健康状态评估集中应用于变压器系统。。“]、动力系统"“3或某一关键零部件凹。1们等具有可实时监测的状态特征参数或相关可观测表征的系统中，主要评估思想是对状态特征参数或相关可观测表征进行实时地监测，并利用贝叶斯网络、支持向量机、神经网络、模糊集理论、马尔可夫模型、小波理论以及信息融合等技术对状态特征参数进行分析，评估得到系统的实时健康状态。例如，文献[11]采用5级状态评估方法，利用变压器预防性试验数据建立变压器健康状态量化模型，提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型；文献[12]对振动信号进行小波相关滤波处理，构造小波相关特征尺度熵，提出了基于核主元分析(kernelKPCA)多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型(hiddenmodel，HSMM)设备状态识别方法；文献[13]利2013年6月中图分类号：TJ文献标志码：ADOI：10．3969／j．issn．1001—506X．2013．06．14Lian91。LUKe—nan20作状态。semi—Markovv01．35No．6SystemsEngineeringandElectronicsJune文章编号：1001网址：www．sys—ele．COITIon(1．DepartmentEngineering，NavalUniversity，YantaiTraining，NavalAbstract：Accordingthereliabilitychangeslong—termequipment，areal—timemodeltimecorrectionD-SevidencetheoryiSproposed．Themeasuredscale15．Testingvaluescomparedwithlastnon—faultvalues，thestandardvalues．Thenthesecorrectedtimelycombinedbyrealizeassessment．Finally，themodeliSusedcertainequipment．Theresultsshowthatthisimprovesperformanceinfieldassessingforequipment．Keywords：healthassessment；prognosticsmanagementtechnology；timecorrection；theory；long—termprincipalcomponentanalysis，收稿日期：2012—04—05；修回日期：2012～10一22；网络优先出版日期：201网络优先出版地址：http：／／www．cnki．net／kems／detail／1基金项目：国家部委预研基金(9140A19030811JBl401，9140A27020110JBl404)资助课题2013506X(2013)061212—0607StrategicAeronauticalAstronautical264001，China；2．Department264001，China)pastaveragetotOtype3—04—03。1．2422．TN．20l30403．11