数据驱动的寿命预测和健康管理技术研究进展

发布时间：2018-03-10 16:22

  本文选题：寿命预测　切入点：预测与健康管理　出处：《信息与控制》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：寿命预测和健康管理技术是可靠性工程领域的核心技术之一,在过去的几十年里得到了蓬勃的发展和广泛的应用.由于难以获取复杂、高可靠性设备失效机理的物理模型,数据驱动的预测方法成为近年来研究的热点.在数据驱动的预测技术中,数据缺失、设备失效过程的不确定性等问题成为制约预测准确性的重要因素.本文在基于失效数据、基于退化数据和多源数据融合的分类框架下,对寿命预测技术进行了综述,特别关注了基于退化数据的预测方法.通过介绍状态监测、维修决策和备件订购三个热点研究问题,概述了基于寿命预测结果的健康管理技术最新研究进展.最后探讨了该领域亟需解决的问题和未来可能的研究方向.
[Abstract]:Life prediction and health management technology is one of the core technologies in the field of reliability engineering, which has been developed rapidly and widely used in the past few decades. Because it is difficult to obtain the physical model of failure mechanism of high reliability equipment, it is difficult to obtain the physical model of the failure mechanism of high reliability equipment. Data-driven prediction method has become a hot topic in recent years. In data-driven prediction technology, data loss and uncertainty of equipment failure process become important factors that restrict the accuracy of prediction. Based on the classification framework of degraded data and multi-source data fusion, this paper summarizes the technology of life prediction, especially pays attention to the prediction method based on degradation data. The latest research progress of health management technology based on life prediction results is summarized. Finally, the problems that need to be solved in this field and the possible research directions in the future are discussed.
【作者单位】： 火箭军工程大学控制工程系;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61573365,61374126,61374120,61473094)
【分类号】：TB114.3

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本文编号：1594120