CN119359089B 一种海上作业设备健康状态的评估方法及系统 （烟台大学）

司一种海上作业设备健康状态的评估方法及及一种海上作业设备健康状态的评估方法及系于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部2成海上作业设备部件初始寿命标记数据；对海上作业设备部件数据进行运行数据实时采步骤S2：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行步骤S21：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行部件电压频率数据；对设备电机电流频率数据和设备电机电压频率数据进行电气系统健康评步骤S32：基于熵权法对新型部件健康影响数据和旧型部件疲劳损伤数据进行状态权步骤S34：通过模型测试集对海上作业设备部件健康状态预测预模型进行模型优化迭步骤S4：基于作业部件健康状态预测数据进行维护决3步骤S12：对海上作业设备部件数据进行数据预处理，生成标准海上作业设备部件数设的时间间隔对采集的运行数据进行实时数据更新，生成海上作业设备部件实时运行数对标准海上作业设备部件数据进行需求分析建模，生成功能需求模对部件设计阶段数据进行加工流程优化，生成加工流程优化数据对部件生产阶段数据进行运行监测分析，生成健康状态评估数据对部件使用阶段数据进行周期性维护分析，生成维护计划数据；对4.根据权利要求1所述的海上作业设备健康状态的评估方法步骤S221：对新型部件运行数据进行运行环境噪声采集，步骤S222：根据运行环境噪声信号时频数据对运行环境噪步骤S223：通过峰值平缓变化趋势数据对运行环境噪步骤S224：根据环境分离噪声对新型部件运行噪声进行部件运行噪声变化影响分析，5.根据权利要求1所述的海上作业设备健康4步骤S232：对设备电机运行数据进行电流参数以及电步骤S233：对设备电机运行电流频谱图和设备步骤S234：对设备电机运行频谱重叠曲线进行频谱波6.根据权利要求1所述的海上作业设备健康状态的步骤S312：对旧型部件运行数据进行旧型部件材料步骤S313：基于Miner线性损伤积累理论对载荷频率分布步骤S42：根据海上作业设备健康状态显示界面对作业部件健康状态预测数据进行维数据采集模块，用于获取海上作业设备部件数据；对海上作业新型设备分析模块，用于基于初始寿命标记数据的部件对海上作健康决策模块，用于基于作业部件健康状态预测数据进行维护决策5[0002]早期的设备维护主要依赖于定期检修和经验判断，缺乏有效的健康状态监测手略了部件在不同阶段的老化过程，同时旧型部件的健康评估往往仅依赖于疲劳损伤分析，6部件的老化过程和潜在故障风险。而结合新型部件的健康影响数据进行设备健康状态预命周期数据；基于部件全生命周期数据对标准海上作业设备部件数据进行初始寿命标记，7[0024]步骤S21：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行[0027]步骤S24：将新型部件外部变化影响因子和新型部件内部变化影响因子进行数据[0028]本发明通过基于初始寿命标记数据对海上作业设备部件89[0038]步骤S233：对设备电机运行电流频谱图和设备电机运行电压频谱图进行频谱分叶变换（FFT可以生成电机运行的频谱图。频谱分析能够揭示电机运行过程中的频率特[0043]步骤S32：基于熵权法对新型部件健康影响数据和旧型部件疲劳损伤数据进行状[0045]步骤S34：通过模型测试集对海上作业设备部件健康状态预测预模型进行模型优件疲劳损伤导致的故障，从而提高设备的运行可靠性。结合新型部件的健康影响数据与旧型部件的疲劳损伤数据，通过熵权法进行状态权重分配，可以全面评估海上作业设备各部件的健康状态，这种综合评估有助于精准识别哪些部件需要优先关注，帮助制定合理的维护与更换策略，避免由于部分部件健康状况不佳导致设备整体故障。通过卷积神经网络[0054]步骤S42：根据海上作业设备健康状态显示界面对作业部件健康状态预测数据进确保在设备处于最佳工作状态时进行维修或更换部件，从而减少不必要的停机和过度维术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范部件的老化过程和潜在故障风险。而结合新型部件的健康影响数据进行设备健康状态预的初始寿命标记可以设定为"1000小时"，这是基于厂家测试结果和环境因素的综合评估。件，这个划分依据通常是部件的投入使用时间与其预计的设计寿命的关系。具体划分方式如下：设备中的部件若其累计使用时间小于部件的初始寿命标记时间的一半，则归类为新型部件。设备中的部件若其累计使用时间大于或等于初始寿命标记时间的一半，则归类为旧型部件。通过数据库查询和对设备运行历史的分析，获取每个部件的初始寿命标记时间型部件的数据，对应生成的运行数据进行分类，确保新型部件和旧型部件的数据被正确分设外部影响因子与内部影响因子的权重分别为0.6和0.4。则健康影响数据可以通过以下公的维护决策模型：健康状态良好(≤10%损伤设备可以继续运行，但需要设置定期的监控命周期数据；基于部件全生命周期数据对标准海上作业设备部件数据进行初始寿命标记，的寿命标记提供依据。根据部件的历史数据，结合其运行环境，使用寿命预测模型（如对部件进行应力、热、振动等方面的仿真，验证设计的可靠性。使用工艺仿真平台（如[0098]步骤S21：基于初始寿命标记数据的部件对海上作业设备部件实时运行数据进行[0101]步骤S24：将新型部件外部变化影响因子和新型部件内部变化影响因子进行数据记使用时间区间（例如使用时间>500小时）作为划分标准。对比新型部件与旧型部件的数部件本身的噪声分离，能够更准确地分析外部变化对部件健康的影响。使用环境噪声传感噪声和部件噪声的独立成分。将环境噪声数据与新型部件运行数据进行相关性分析，评估影响数据。健康影响数据=(外部影响因子据对故障预测的准确性。频与低频噪声，保留中频段的新型部件运行噪声。使用峰值平缓变化趋势数据作为滤波的[0112]步骤S233：对设备电机运行电流频谱图和设备电机运行电压频谱图进行频谱分通过重叠频谱，可以观察到电机的工作频率以及谐波频率的相互关系。使用Matlab或[0117]步骤S32：基于熵权法对新型部件健康影响数据和旧型部件疲劳损伤数据进行状[0119]步骤S34：通过模型测试集对海上作业设备部件健康状态预测预模型进行模型优[0125]本发明实施例中，通过传感器和数据采集系统收集旧型部件在运行过程中的应[0128]步骤S42：根据海上作业设备健康状态显示界面对作业部件健康状态预测数据进时反映设备健康状况的变化趋势。选择合适的可视化技术和平台进行展示。常见的实现方态评分通过颜色变化表示，数值通过仪表盘或条形图展示。确保健康状态显示界面可以实