基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法
专利汇可以提供基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于灰色模型的动调 陀螺仪 寿命预测方法，通过对寿命测试期间的振动有效值、随机漂移和环境 温度 参数的 数据采集 ，并运用径向基神经网络进行预处理，去除 环境温度 对振动有效值和漂移的影响，再减去漂移常值项，得到只和时间相关的随机漂移数据和振动有效值数据，然后采用 小波变换 提取出振动有效值和随机漂移的趋势项，对它们的趋势项分别建立灰色单变量一阶模型，当预测值超过性能参数容限值时，认为动调陀螺仪失效，预测的两个寿命值中，数据小的则为动调陀螺仪的寿命。本发明利用寿命试验期产品的性能参数来预测寿命，揭示性能参数与动调陀螺仪寿命的规律，简单易行，经济可靠。，下面是基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法专利的具体信息内容。
1、一种基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法，其特征在于包括以下步骤：
(1)测试采集动调陀螺仪的振动、漂移和环境温度数据作为寿命预测参数， 衡量振动的指标用振动有效值；
(2)采用径向基神经网络的方法拟合一个关于漂移和环境温度，以及振动有 效值和环境温度的关系表达式，根据所得到的关系表达式，在实际测试值中去除 由于环境温度所引起的那部分漂移和振动有效值，得到只和时间相关的漂移值和 振动有效值，再对漂移数据求均值得到漂移常值项，减去此漂移常值项，得到随 机漂移值；
(3)采用道贝切斯Daubechies紧支撑双正交小波，运用马勒特Mallat分解 算法分别提取出随机漂移和振动有效值的趋势项；
(4)从振动有效值和随机漂移值的趋势项中提出缓变增长的100～130天的 数据，分别建立灰色单变量一阶模型，即GM(1，1)模型；
(5)定义随机漂移值和振动有效值的标称值或两倍标称值为容限值，分别用 建立好的随机漂移值和振动有效值的灰色GM(1，1)模型进行寿命预测，当预测值 超过容限值时，则认为此陀螺仪失效，寿命终止；
(6)将寿命终止时的随机漂移预测值和振动有效值预测值进行比较，取其中 数值小的为动调陀螺仪预测的寿命。
技术领域
本发明涉及一种基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法，适用于陀螺仪以及 航天领域其它机电部件的寿命评估和预测，属于陀螺仪寿命预测技术领域。
背景技术
国内外已有的缩短陀螺仪、飞轮等机电部件的可靠性寿命的寿命试验时间的方 法主要是采用加速寿命试验的方法，在对航天产品进行加速寿命试验时，由于航天 产品本身的高成本、小批量的特点，加速寿命试验存在着经费、时间和样本数量的 难点，因此如何预测和评估陀螺仪的寿命是我国现有航天技术研究领域中一个急需 解决且难度很大的研究课题之一。
目前在航天领域(特别是卫星)也开展了利用电子元器件的试验数据扩大可靠 性评估的信息量，在极小子样条件下对整机进行可靠性评估的研究。但对陀螺仪这 种批量小、生产周期长、成本较高的机电类产品，评价其寿命时主要是利用实时1∶ 1连续通电寿命试验，这种方法评估寿命可靠性要求较多的子样数，会带来财力和 物力上的极大浪费。而且，已有的寿命可靠性评估的理论主要有指数型寿命分布理 论、威布尔寿命分布理论和正态型寿命分布理论等，这些常规的寿命可靠性估计方 法归属于统计和概率论的范畴，很难引入扩大评估可靠性参数的验前信息，因而所 需的子样数较多。由于动调陀螺仪这个特定的研究对象，采用较多的子样数是不现 实的，也是不可能的。因此，如何在极小子样的条件下，对动调陀螺仪进行寿命预 测目前仍然是一个问题。
发明内容
为实现这样的目的，本发明提出一种新的寿命预测思路，对与动调陀螺仪寿命 相关的多个参数测试和数据分析，研究各个参数的变化规律和影响寿命的关键因 子，寻求这些参数与陀螺仪可靠性和寿命运行之间的规律，从而确定出用于寿命预 测的关键因素，利用小波变换精度可调节特性，提取出关键因素的趋势项，然后对 趋势项建立灰色模型，运用性能参数外推法，并结合寿命测试数据的容限值，对动 调陀螺仪的寿命进行预测。
本发明的动调陀螺仪寿命预测方法包括如下步骤：
(1)寿命预测参数选择和数据采集，选择振动、漂移和环境温度为寿命预测 参数。衡量振动的指标用振动有效值。参数选择的依据为：由于动调陀螺仪是一机 电陀螺，其寿命很大程度上受制于轴承的寿命。陀螺仪在运转过程中可能出现的主 要故障通常是由于陀螺电机轴承的磨损而引起的，当陀螺电机轴承发生故障时会产 生一系列的故障振动脉冲。漂移是动调陀螺仪的一个非常重要的参数，一旦陀螺发 生故障，其输出信号的特征量也在一定程度上发生变化，势必会在陀螺漂移中显现 出来。因此测量陀螺马达的振动和陀螺漂移能够反映陀螺的工作状态。此外，温度 对测试的振动和漂移信号产生影响，所以还需测试环境温度。
(2)数据的预处理，目的是为了将环境温度对振动有效值和漂移的影响去除 掉。采用径向基神经网络(RBF)的方法拟合一个关于漂移和环境温度，以及一个 关于振动有效值和环境温度的关系表达式，经过网络的训练学习，其关系隐含在训 练好的网络连接权值中。选用RBF神经网络进行拟合是因为此方法的拟合精度较 高，根据关系表达式，当用实际测试值减去拟合值时，其中拟合误差可以忽略，这 样，得到只和时间相关的漂移和振动有效值数据，再对漂移数据求均值得到漂移常 值项，减去此漂移常值项，就得到随机漂移值。
(3)用小波变换提取振动有效值和随机漂移值的趋势项。采用道贝切斯 Daubechies紧支撑双正交小波，运用马勒特Mallat分解算法分别提取出随机漂移和 振动有效值的趋势项。
(4)对随机漂移值和振动有效值的趋势项分别建立灰色单变量一阶模型，即 GM(1，1)模型。从振动有效值和随机漂移值的趋势项中提出缓变增长的100～130天 的数据来进行建模。分析趋势项中缓变增长的数据是因为：对于寿命，其涉及的是 故障的一个变化过程，故障通常按其输出的偏差分表现为缓变型和突变型两种形 式。对于动调陀螺仪这样一个机电系统的寿命来讲，研究的是缓变型的故障形式。 因此，分析参数缓变增长的部分，便于建立寿命预测模型。
(5)定义随机漂移值和振动有效值的标称值或两倍标称值为容限值，分别用 建立好的随机漂移值和振动有效值的灰色GM(1，1)模型进行陀螺仪寿命预测，当预 测值超过容限值时，则认为此陀螺仪失效，寿命终止。
(6)将陀螺仪寿命终止时的随机漂移预测值和振动有效值预测值进行比较， 取其中数值小的为动调陀螺仪预测的寿命。
本发明的方法不同于传统的寿命预测方法，它利用寿命试验期产品的性能参数 来预测寿命，揭示性能参数与动调陀螺仪寿命的规律。此方法简单，易于实现，也 适用其它机电部件的寿命评估和预测。
附图说明
图1为本发明实施例中寿命预测模型的流程图。
具体实施方式
在本实施例中，基于灰色模型的动调陀螺仪寿命预测方法实施的流程图如图1 所示。首先采集来自寿命测试系统的动调陀螺仪的振动有效值、漂移和环境温度参 数，并对其进行预处理，运用径向基神经网络预处理方法去除环境温度对漂移和振 动有效值的影响，漂移还需减去漂移常值项，得到只和时间有关的随机漂移值和振 动有效值。然后采用小波变换提取出随机漂移值和振动有效值的趋势项，再根据趋 势项分别建立灰色GM(1，1)模型。最后，用建立好的参数模型去预测，当预测值超 过给出的容限值时，判断寿命终止。比较寿命终止时的随机漂移预测值和振动有效 值预测值，数值小的为动调陀螺仪预测的寿命。
下面给出本发明方法对动调陀螺仪进行寿命预测的具体过程。
(1)测试采集振动有效值、环境温度和陀螺仪漂移值。此实施例中漂移数据 我们选择X轴漂移值，得到一组300天的测试数据。
(2)采用径向基(RBF)神经网络预处理方法拟合一个关于漂移和环境温度， 振动有效值和环境温度的关系表达式，经过网络的训练学习，其关系隐含在训练好 的网络连接权值中。然后，根据关系表达式，在实际测试值中减去由于环境温度所 引起的漂移值和由于环境温度引起的振动有效值，就可以得到只和时间相关的漂移 数据和振动有效值。再将漂移求均值得到漂移的常值项，减去漂移常值项，得到随 机漂移值。
(3)对随机漂移数据和振动有效值数据进行小波变换，此实施例选择的道贝 切斯Daubechies紧支撑双正交小波，其阶数为5，运用马勒特Mallat分解算法，对 数据进行了8层小波分解，提取随机漂移数据和振动有效值数据的发展趋势。
(4)从随机漂移和振动有效值的趋势数据中提出缓变增长的部分数据用于建 模。根据测试数据，在此实施例中从趋势项中提出100天的数据，分别建立随机漂 移值的灰色GM(1，1)模型和振动有效值的灰色GM(1，1)模型。
(5)运用性能参数外推法，并结合测试参数容限值，对动调陀螺仪的寿命进 行预测。用建立好的灰色模型进行预测，当预测值超过容限值时，可认为陀螺失效， 即寿命终止，从而预测出陀螺仪的寿命来。
在进行寿命预测时，需要确立随机漂移和振动有效值的容限值。在此实施例中 定义随机漂移参数的两倍标称值为容限值，如此实施例中随机漂移为0.05deg./h的 陀螺，当其预测的随机漂移值超过0.1deg./h时，判断陀螺仪失效，寿命终止；对于 振动有效值，定义其标称值即为容限值。
根据100天随机漂移所建立的灰色模型进行陀螺仪的寿命预测，随着时间的推 移，当预测值超过随机漂移容限值时，即可认为陀螺仪失效。此时预测的的陀螺仪 失效时间为38,150小时，即即其所能达到的寿命为38,150小时。
同样，根据100天振动有效值所建立的模型进行陀螺仪寿命预测，随着时间的 推移，当预测值超过振动有效值的容限值时，即可认为陀螺仪失效。此时预测的陀 螺仪失效时间为35,496小时，即其所能达到的寿命为35,496小时。
(6)比较这两个寿命预测值，数值小的则为此动调陀螺仪的寿命。则在此实 施例中，陀螺仪的寿命为35,496小时。
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