本發(fā)明涉及元器件可靠性評估，特別是一種基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、近年來，隨著工業(yè)自動化、物聯(lián)網(wǎng)及智能制造技術(shù)的迅速發(fā)展，設(shè)備的復(fù)雜性和工作負荷不斷提升，元器件可靠性評估的重要性日益凸顯。傳統(tǒng)的元器件可靠性評估方法通常依賴于定期維護和經(jīng)驗判斷，難以實時、準確地反映元器件的健康狀態(tài)。同時，隨著工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)的復(fù)雜性增加，元器件的工作環(huán)境多樣化，傳統(tǒng)的可靠性評估方法難以應(yīng)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理需求，無法有效捕捉復(fù)雜運行環(huán)境下的元器件狀態(tài)變化。

2、現(xiàn)有的基于數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法雖然在一定程度上改進了傳統(tǒng)方法的局限性，但仍存在諸多不足之處。首先，在多源數(shù)據(jù)的采集和處理方面，現(xiàn)有技術(shù)普遍存在數(shù)據(jù)同步性差、采樣頻率不一致等問題，導(dǎo)致無法有效整合多源數(shù)據(jù)，從而影響評估模型的準確性。其次，現(xiàn)有的特征提取和降維方法在處理復(fù)雜的工業(yè)數(shù)據(jù)時，往往難以準確捕捉與元器件故障相關(guān)的關(guān)鍵特征，導(dǎo)致模型的預(yù)測精度不足。此外，在實時評估和預(yù)警機制方面，現(xiàn)有技術(shù)多采用簡單的閾值判斷，缺乏針對不同工況條件下的智能化調(diào)整能力，容易出現(xiàn)誤報或漏報的情況。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、鑒于上述現(xiàn)有存在的問題，提出了本發(fā)明。

2、因此，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法及系統(tǒng)解決現(xiàn)有技術(shù)中多源數(shù)據(jù)處理復(fù)雜性高、實時可靠性評估和動態(tài)優(yōu)化難以有效實現(xiàn)的問題。

3、為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

4、第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法，其包括，

5、通過安裝多個傳感器采集多源數(shù)據(jù)，并對所述多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

6、對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進行特征提取和降維處理，構(gòu)建lstm模型對特征數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練；

7、將實時采集的多源數(shù)據(jù)輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的lstm模型中，動態(tài)評估元器件的可靠性；

8、引入預(yù)警機制，根據(jù)元器件的可靠性結(jié)果進行異常檢測與預(yù)警，并發(fā)出預(yù)警信號；

9、根據(jù)實時數(shù)據(jù)和預(yù)警信號，制定優(yōu)化策略，并執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整。

10、作為本發(fā)明所述基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述多個傳感器包括溫度傳感器、應(yīng)力傳感器、振動傳感器和電流電壓傳感器；

11、所述多源數(shù)據(jù)包括環(huán)境數(shù)據(jù)、電氣參數(shù)、機械應(yīng)力數(shù)據(jù)和操作數(shù)據(jù)；

12、所述對多源數(shù)據(jù)進行預(yù)處理包括，異常值檢測與去除、噪聲過濾、數(shù)據(jù)插值與補全和數(shù)據(jù)歸一化處理。

13、作為本發(fā)明所述基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進行特征提取和降維處理，構(gòu)建lstm模型對特征數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，包括如下步驟，

14、提取多源數(shù)據(jù)中的統(tǒng)計特征和時間序列特征，形成高維特征集；

15、將提取的高維特征集輸入主成分分析算法，計算特征矩陣的協(xié)方差矩陣，對其進行特征值分解，選擇相應(yīng)主成分形成降維后的特征集，表達式為，

16、

17、其中，c為協(xié)方差矩陣，n為樣本的數(shù)量，xi表示數(shù)據(jù)集中第i個樣本，為樣本均值向量，為的轉(zhuǎn)置向量，t表示矩陣的轉(zhuǎn)置；

18、將降維后的特征序列輸入到lstm模型中；

19、使用多層堆疊的lstm單元，對每個lstm單元的狀態(tài)進行更新；

20、連接lstm層輸出的隱藏狀態(tài)，通過全連接層映射到輸出維度，輸出元器件的失效時間預(yù)測值和可靠性指標；

21、選擇均方誤差作為損失函數(shù)，使用adam優(yōu)化器進行l(wèi)stm模型的參數(shù)更新；

22、將預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)比例劃分為訓(xùn)練集和驗證集；

23、將訓(xùn)練集數(shù)據(jù)輸入到lstm模型中，進行多輪迭代訓(xùn)練，每一輪訓(xùn)練后，計算訓(xùn)練損失并更新lstm模型參數(shù)，直至損失函數(shù)收斂和達到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練輪數(shù)。

24、作為本發(fā)明所述基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述將實時采集的多源數(shù)據(jù)輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的lstm模型中，動態(tài)評估元器件的可靠性，包括如下步驟，

25、將實時采集的多源數(shù)據(jù)輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的lstm模型中，lstm模型根據(jù)實時輸入的多源數(shù)據(jù)，預(yù)測元器件在下一時間步的失效概率，假設(shè)當前時間為t，則失效概率pfail(t)的計算公式如下，

26、pfail(t)＝1-r(t)

27、

28、

29、

30、

31、其中，pfail(t)表示元器件在時間t時刻的失效概率，r(t)表示元器件在時間t時刻的可靠度，τ為積分變量，d為微分符號，λ(t)表示元器件在時間t時刻的失效率，f(t)表示元器件在時間t時刻的失效概率密度；

32、基于lstm模型的輸出，實時評估元器件的健康狀態(tài)，并定期輸出可靠性報告；

33、通過分析可靠性指標隨時間的變化趨勢，識別元器件的潛在失效風險。

34、作為本發(fā)明所述基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述引入預(yù)警機制，根據(jù)元器件的可靠性結(jié)果進行異常檢測與預(yù)警，并發(fā)出預(yù)警信號，包括如下步驟，

35、設(shè)定失效概率閾值pwarn和失效率預(yù)警閾值λwarn，當監(jiān)測到實時失效概率pfail(t)和失效率λ(t)超過設(shè)定的閾值時，自動生成預(yù)警信號；

36、預(yù)警信號通過多種途徑傳遞給操作人員，在收到預(yù)警信號后，操作人員在第一時間確認預(yù)警的有效性，并根據(jù)預(yù)警信息采取相應(yīng)的響應(yīng)措施；

37、根據(jù)元器件的重要性和失效風險，設(shè)定響應(yīng)時間窗口；

38、當預(yù)警信號觸發(fā)后，操作人員在規(guī)定的時間內(nèi)采取相應(yīng)的響應(yīng)措施，超出時間窗口未響應(yīng)則再次觸發(fā)預(yù)警，并自動啟動緊急措施。

39、作為本發(fā)明所述基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的一種優(yōu)選方案，其中：所述根據(jù)實時數(shù)據(jù)和預(yù)警信號，制定優(yōu)化策略，并執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整，包括如下步驟，

40、檢查觸發(fā)預(yù)警前的歷史數(shù)據(jù)，分析異常參數(shù)的變化過程；

41、通過數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析，找出異常參數(shù)與其他參數(shù)之間的關(guān)系，利用多元回歸分析，建立異常參數(shù)與其影響因素之間的數(shù)學(xué)模型；

42、根據(jù)分析結(jié)果，識別故障模式；

43、根據(jù)原因分析結(jié)果，通過lstm模型進行模擬，預(yù)測每種策略下的設(shè)備失效概率的變化，評估不同優(yōu)化策略的有效性；

44、根據(jù)模擬結(jié)果，選擇最優(yōu)的優(yōu)化策略，并確定優(yōu)化策略的具體實施方案；

45、對于可以自動控制的參數(shù)，根據(jù)優(yōu)化策略，執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整；

46、對于需要人工干預(yù)的優(yōu)化措施，生成操作指引，并通知操作人員執(zhí)行。

47、第二方面，本發(fā)明提供了一種基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估系統(tǒng)，包括，

48、數(shù)據(jù)采集模塊，負責通過安裝多個傳感器采集多源數(shù)據(jù)；

49、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，負責對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理；

50、特征提取與降維模塊，負責對預(yù)處理后的多源數(shù)據(jù)進行特征提取和降維處理；

51、模型訓(xùn)練與評估模塊，負責構(gòu)建lstm模型對特征數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，將實時采集的多源數(shù)據(jù)輸入到經(jīng)過訓(xùn)練的lstm模型中，動態(tài)評估元器件的可靠性；

52、異常檢測與預(yù)警模塊，負責引入預(yù)警機制，根據(jù)元器件的可靠性結(jié)果進行異常檢測與預(yù)警，并發(fā)出預(yù)警信號；

53、優(yōu)化策略模塊，負責根據(jù)實時數(shù)據(jù)和預(yù)警信號，制定優(yōu)化策略，并執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整。

54、第三方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的任一步驟。

55、第四方面，本發(fā)明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如本發(fā)明第一方面所述的基于大數(shù)據(jù)分析的元器件可靠性評估方法的任一步驟。

56、本發(fā)明有益效果為：通過安裝多個傳感器采集多源數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，實現(xiàn)了對元器件的多源數(shù)據(jù)的實時采集，提高數(shù)據(jù)的可靠性與準確性，通過對預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進行特征提取和降維處理，構(gòu)建模型對特征數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，實現(xiàn)了對復(fù)雜、高維數(shù)據(jù)的有效處理，顯著提高了模型的預(yù)測精度和穩(wěn)定性，通過實時數(shù)據(jù)的輸入與模型的動態(tài)評估，實現(xiàn)了對元器件狀態(tài)的實時監(jiān)控，能夠快速識別潛在的故障趨勢，及時預(yù)測元器件的失效風險，通過引入預(yù)警機制，根據(jù)元器件的可靠性結(jié)果進行異常檢測與預(yù)警，實現(xiàn)了對元器件潛在故障的提前預(yù)判，有效降低了突發(fā)故障帶來的風險和損失，通過執(zhí)行優(yōu)化調(diào)整，系統(tǒng)能夠主動降低元器件的失效風險，延長設(shè)備的運行壽命，提高了設(shè)備的可靠性和減少了維護成本。