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申请/专利权人：中国人民解放军95616部队保障部;成都数之联科技股份有限公司

摘要：本发明属于智能维修与大数据分析技术领域，提供了一种基于组合权重和广义幂均值的设备健康度评估方法、系统、介质、装置及层级化评估方法，方法包括：步骤S1：计算上级健康度评价指标的每一个下级健康度评价指标的组合权重；步骤S2：根据所述的组合权重和每一个下级健康度评价指标的健康度，基于广义幂均值，计算上级健康度评价指标的健康度；步骤S3：优化参数p与θ，确定参数p与θ的最佳取值；步骤S4：根据参数p与θ的最佳取值，重新计算各级健康度评价指标的健康度。基于本发明得到的设备整体健康度，一定程度上较好地体现了设备中不同系统、部件之间的重要性差异以及其在结构上的串并联耦合程度对整体健康度的影响。

主权项：1.一种基于组合权重和广义幂均值的设备健康度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：计算上级健康度评价指标的每一个下级健康度评价指标的组合权重：wi＝θαi+1-θβi1其中，θ∈[0,1]，表示主客观权重的组合系数，αi表示主观权重，βi表示客观权重，上级健康度评价指标包括若干下级健康度评价指标；步骤S2：根据所述的组合权重和每一个下级健康度评价指标的健康度，基于广义幂均值，计算上级健康度评价指标的健康度；步骤S3：优化参数，确定参数的最佳取值；步骤S4：根据参数的最佳取值，重新计算各级健康度评价指标的健康度；所述步骤S2中的计算式为： 式中，xi为下级健康度评价指标的健康度，wi为组合权重，p为广义幂均值的幂指数，i＝1,2,…,n；所述步骤S3优化的参数为p与θ，其具体方法如下：S3.1：基于设备历史数据，根据步骤S1和步骤S2得到设备在生命周期中不同阶段的健康度变化曲线；S3.2：基于设备健康度变化的经验曲线和所述步骤S3.1中的健康度变化曲线，构建参数优化过程中的损失函数：Loss＝WF0||F3其中，F表示健康度变化曲线，F0表示设备健康度变化的经验曲线，W为度量两个曲线之间差异程度的函数；S3.3：以损失函数为优化目标，利用优化算法求取参数p与θ的最优解；所述步骤S3.1的具体方法如下：随机抽取等量、多台不同生命周期阶段的同型号设备的历史状态参数数据，根据所述步骤S1和步骤S2计算每台设备的健康度，并求取相同生命周期下设备的健康度的均值，从而得到该型号设备在不同生命周期上的健康度变化曲线；所述步骤S3.2中选取Wasserstein距离度量健康度变化曲线与经验曲线之间的偏差；所述主观权重αi的计算方法：基于专家经验，利用层次分析法，得到各下级健康度评价指标的主观权重α1,α2,α3…αn；所述客观权重βi的计算方法：基于熵权法，计算各下级健康度评价指标的客观权重β1,β2,β3…βn。

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