本发明涉及数据处理，具体涉及一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法和预测分析系统。
背景技术：
1、随着高端装备、航空航天、军事工业等领域对机器服役要求达到空前高度，在要满足低能耗、低污染、长寿命、高效率等要求的基础上，高速、高温、重载等严苛服役工况使得机器部件之间的磨损问题日益突出。机械设备摩擦副界面的润滑情况、高压柱塞泵高精度加工技术、柱塞泵寿命评估及预测对提高机器服役寿命、发展高端装备具有重要的促进意义。
2、高压柱塞泵内部包含多个零部件和连接件，如泵体、柱塞、连杆、轴承、密封件等。这些零部件之间需要协调配合，形成完整的泵体结构，同时还需要满足高压、高温、高速等复杂工况下的使用要求。
3、高压柱塞泵在高温高压、高速高负荷等恶劣工况下运行，关键摩擦副的磨损、润滑和气蚀问题制约了高压柱塞泵的使用寿命、降低了其可靠性。
4、因此，亟需一种探究柱塞泵是否可靠的研究方法，来保证生产，优化退化状态的柱塞泵。
技术实现思路
1、本发明一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法和预测分析系统，解决现有技术的问题。
2、第一方面，本发明提供一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，包括：
3、b步骤、分类柱塞泵结构参数训练集的步骤包括：
4、b1步骤、依据监测到柱塞泵在不同实验工况环境下的实验结果分类待判断的训练数据集合为有效等价类数据集合和无效等价类数据集合；
5、b2步骤、在有效等价类数据集合中筛选出不同结构参数高压柱塞泵在同一工况下输出响应相同的等价类数据，并定义所述等价类数据为代表性等价类数据；其中，不符合工况变化响应状况的数据为无效等价类数据，数据波动符合工况变化的响应为有效等价类数据，其中，结构参数包括在磨损部位、密封部位的厚度参数、长度参数、角度参数；
6、c步骤、预测模型训练步骤：
7、c1步骤、对代表性等价类数据与无效等价类数据进行调整确定数据边界，在选定数据边界即阈值范围内，采用控制变量法控制，输出不同输入参数下高压柱塞泵的响应数据，再将单一类参差变化的响应数据载入到预测模型中训练，获取单一参差训练集训练出的预测模型；
8、c2步骤、逐步增加代表性等价类数据或/和无效等价类数据对应的训练集，训练所述预测模型；
9、d步骤、可靠性分析步骤；
10、d1步骤、提取训练好的预测模型的输入输出关系，计算不同权重的数据变化，并计算方差总和，依据方差大小排序；
11、d2步骤、获取待测高压柱塞泵的工况环境参数，并输入到预测模型中，输出与实际响应数据的差值百分比，并计算预测模型输出数据与实际响应数据的离散程度，通过方差排序反映的响应数据离散程度，输出高压柱塞泵的可靠性定量分析结果。
12、进一步的，在b训练集分类步骤前，还包括如下步骤：
13、a步骤、预设步骤：
14、a1步骤、对高压柱塞泵的结构参数进行采集，并设置相同结构参数的泵体模型；
15、a2步骤、对不同泵体模型设置不同实验工况环境，载入监测到的高压柱塞泵的历史工况数据，输出高压柱塞泵在不同实验工况环境下的响应数据的过程生成预测模型；
16、a3步骤、通过联立实际工况与柱塞泵结构参数生成待判断的训练数据集合。
17、进一步的，所述b2步骤还具体包括：
18、依据不同工况变化类型的有效等价类数据，对多组不同规则下划分的有效等价类数据进行数据模拟，所述规则包括：
19、模拟多取值范围内的多组不同值的不同类型数据，模拟多取值范围分界点的邻域数据，模拟布尔量情况下的有效等价类子集数据。
20、进一步的，所述b1步骤，具体包括：
21、对符合函数规律的输出响应数据对应的柱塞泵工况变化数据判断为有效等价类数据；
22、并对有效等价类数据进行等价类级别划分，对执行两个不同工况变化数据下的柱塞泵输出响应数据影响程度中每两个有效等价类数据进行影响度系数计算；
23、通过单个有效等价数据的自变化导致的输出响应数据变化，比对两组变化值的互相关程度，调整单个有效等价数据在取值范围内的输入值然后监测另一有效等价数据的输出变化，拟合两个有效等价数据各自的互相关函数用于后续校正。
24、进一步的，还包括对拟合函数的校正，通过将两组变化值生成拟合函数的过程交换，对有效等价数据变化的导致输出响应数据变化进行分析，改变与所述有效等价数据取值范围不同的另一有效等价数据的输入值，分析另一有效等价数据对所述有效等价数据的数据影响方向，拟合数据影响方向函数，并校正数据影响方向函数对拟合函数的影响。
25、进一步的，校正两组有效等价数据变化值的函数后，对三组以及三组以上的不同类有效等价类数据执行两两一组函数校正过程，然后同时变动两组有效等价类数据，获取四个变量间的互相关函数，包括两组有效等价类数据、两组响应数据，判断余下一有效等价数据在不同取值范围内的取值对所述四个变量间的互相关函数的影响，拟合出三组以及三组以上的有效等价数据各自的互相关函数用于后续校正。
26、进一步的，对于所述c1步骤，具体还包括：
27、对无效等价类数据在不同结构参数下的高压柱塞泵下，输出与不同结构参数相关的规律函数输出响应结果，筛出对应无效等价类数据类型，生成对应无效等价类数据预测模块，来验证并填充关于无效等价类数据对整个高压柱塞泵的响应数据影响；
28、当无效等价类数据在不同结构参数的高压柱塞泵输出与不同结构参数不相关的规律函数的输出响应结果时，筛出对应无效等价类数据类型。
29、进一步的，对于所述d1步骤，具体还包括：
30、对所述训练好的预测模型的从输入到输出的逻辑进行提取，消除量纲干扰，设置不同权重影响下的数据类型变化，获取关于权重不同情况下导致输出多响应数据的波动，总计权重不同下的各响应数据波动方差总和，排序不同权重设置下不同数据变化导致多响应数据的波动方差总和。
31、进一步的，所述d1步骤，具体还包括：在提取训练好的预测模型中的输入输出关系前，对所述输出多响应数据进行归一化，然后执行所述计算不同权重的数据变化，并计算方差总和，依据方差大小排序。
32、第二方面，本发明提供一种高压柱塞泵可靠性预测分析系统，包括预设模块、采集模块、训练集分析模块、预测模型训练模块和可靠性分析模块；所述采集模块设置在磨损部分、密封部分用于监测结构参数，结构参数包括厚度参数、长度参数、角度参数；
33、用于实现如第一方面任一所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，所述预设模块用于执行a步骤，所述采集模块用于执行高压柱塞泵的结构参数采集、还用于采集不同实验工况设置下监测到的高压柱塞泵的历史工况数据；
34、所述训练集分析模块，用于执行所述b步骤；
35、所述预测模型训练模块用于执行所述c步骤，即预测模型训练步骤；
36、本发明的技术构思：
37、为探究柱塞泵性能退化状态，设置状态感知准确率阈值，通过提高探知准确率来实现柱塞泵的生产可靠性，而由于柱塞泵性能退化机理尚不明确，性能退化状态无法感知，进而难以评估及预测柱塞泵寿命，本发明通过模型预测，通过几方面去权重对柱塞泵寿命影响，包括从第一方面入手，摩擦、副摩擦以及相互作用及其影响，从第二方面入手，从多个工作参数进行多源数据处理，包括：液压油品质、工作温度、工作压力、工作负荷等多种工作参数，且工作参数之间的相互影响机理也会导致，单一参数影响加剧其他参数的作用程度；分析还包括，对泵体结构的设计、制造、加工技术的协调性分析，高压柱塞泵内部包含多个零部件和连接件，如泵体、柱塞、连杆、轴承、密封件等。这些零部件之间需要协调配合，形成完整的泵体结构，同时还需要满足高压、高温、高速等复杂工况下的使用要求。即对于高压柱塞泵，在产品设计阶段作为超参数，影响高压柱塞泵的基础寿命，而工况则多条件参量影响高压柱塞泵的基础寿命殆尽速度，同时，加入本发明模型预测模块，用于调整基础寿命殆尽速度的加速度，来预测模拟高压柱塞泵的寿命状况，而数据采集方向在本发明中，采用两方面去设置，首先，通过机器本身的物理量，分析受力状况，参考机械手册，分析内部摩擦力，由于密封性要求较高，其次，但在模拟状态用以加装传感器的方式，来监测内部温度、压力、负荷的实时变化，通过实际采集到的数据内容来校正数据模型，通过数据模型的输出结果调整物理量导致的受力分析的影响程度。
38、本发明提供的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法和预测分析系统，运用已知工况变化数据校正预测模型，采用多种分析方式，将不同自变量递归训练关联高压柱塞泵的可靠性和影响程度。
39、本发明提供了量化观测不同柱塞泵的可靠性分析方法，实现科学、智能化分析柱塞泵可靠性。
1.一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，所述b1步骤，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，还包括对拟合函数的校正，通过将两组变化值生成拟合函数的过程交换，对有效等价数据变化的导致输出响应数据变化进行分析，改变与所述有效等价数据取值范围不同的另一有效等价数据的输入值，分析另一有效等价数据对所述有效等价数据的数据影响方向，拟合数据影响方向函数，并校正数据影响方向函数对拟合函数的影响。
4.根据权利要求3所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，校正两组有效等价数据变化值的函数后，对三组以及三组以上的不同类有效等价类数据执行两两一组函数校正过程，然后同时变动两组有效等价类数据，获取四个变量间的互相关函数，包括两组有效等价类数据、两组响应数据，判断余下一有效等价数据在不同取值范围内的取值对所述四个变量间的互相关函数的影响，拟合出三组以及三组以上的有效等价数据各自的互相关函数用于后续校正。
5.根据权利要求4所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，对于所述c1步骤，具体还包括：
6.根据权利要求5所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，对于所述d1步骤，具体还包括：
7.根据权利要求6所述的一种高压柱塞泵可靠性预测分析方法，其特征在于，所述d1步骤，具体还包括：在提取训练好的预测模型中的输入输出关系前，对所述输出多响应数据进行归一化，然后执行所述计算不同权重的数据变化，并计算方差总和，依据方差大小排序。
8.一种高压柱塞泵可靠性预测分析系统，其特征在于，包括预设模块、采集模块、训练集分析模块、预测模型训练模块和可靠性分析模块；所述采集模块设置在磨损部分、密封部分用于监测结构参数，结构参数包括厚度参数、长度参数、角度参数；
