一种基于ν-gap metric的装置系统健康度在线监测方法

摘要

本发明公开了一种基于ν‑gap metric的装置系统健康度在线监测方法，包括以下步骤：传感器在线采集输入输出数据，采用即时学习辨识更新系统模型，将数据映射到算子空间；在算子空间度量在线更新模型与系统参考模型之间的距离，其中，度量方式选用ν‑gap metric；最终根据模型之间的距离是否超出设定阈值判断系统是否产生故障，阈值是根据离线辨识获得的参考模型的置信区间计算得出。该方法在线计算更新模型与参考模型的差异性，不同于其他数据度量方法，创新地提出了从模型层面度量系统动态特性的变化，有效地监测系统在所有运行阶段包括暂态过渡阶段和稳态运行阶段的健康度。本发明为装置系统的健康度动态监测提供了全新的思路，为其安全运行提供了有力保障。