基于隐半马尔可夫模型的液压泵剩余使用寿命预测
发布时间：2021-11-05 01:40
随着科学技术的发展,可靠性研究成为一个热点领域。军用装备的可靠性直接关系到我国的国防建设,液压元件是军用装备中的重要部件,研究液压元件的剩余使用寿命对于提高整个系统的可靠性具有重要意义。本文致力于对液压泵的剩余使用寿命进行预测,主要研究包括:（1）研究了液压泵的失效机理,液压泵的主要失效模式是油液污染颗粒引起的磨损失效。分析了液压泵磨损寿命的影响因素,给出了这些影响因素所占的比重,试验中通过调控各影响因素可以模拟液压泵的实际工况。设计并搭建了液压泵的磨损试验台,提出了基本的试验流程,为液压泵剩余使用寿命的研究提供试验数据。（2）本文展示了现有的基于隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测理论,并提出了一种基于观测序列预测和状态识别的剩余寿命预测模型。首先,采用一种遗传算法和神经网络的组合模型,用于对观测序列的预测,将来时刻的观测序列可以用于识别临近的状态转折点,这使得每一个观测点都有唯一的剩余使用寿命。另外,提出了一种改进的序贯重要性重抽样方法,该方法结合隐半马尔可夫模型的模型参数,可以实现状态识别功能,结果证明这种方法有较高的识别精度。（3）采用一种遗传算法和神经网络的组合模型用于观测序列的预...
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 液压泵污染磨损国内外研究现状
1.2.2 剩余使用寿命预测方法国内外研究现状
1.2.3 时间序列预测方法国内外研究现状
1.3 本文的主要研究内容及创新点
1.4 本文的章节安排
第二章 液压泵失效机理分析及试验设计
2.1 液压泵失效机理分析
2.2 液压泵磨损寿命影响因素分析
2.3 液压泵磨损试验设计
2.4 本章小结
第三章 基于隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测模型
3.1 隐马尔可夫模型基本理论
3.2 隐半马尔可夫模型基本理论
3.3 基于隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测理论
3.4 基于观测序列预测和状态识别的剩余寿命预测模型
3.5 本章小结
第四章 基于遗传算法和神经网络组合模型的观测序列预测
4.1 遗传算法基本理论
4.2 神经网络基本理论
4.3 基于遗传算法-神经网络的观测序列预测模型
4.4 本章小结
第五章 用于状态识别的改进的序贯重要性重抽样算法
5.1 状态空间模型
5.2 序贯重要性重抽样方法
5.3 改进的序贯重要性重抽样算法
5.4 本章小结
第六章 工程实例
6.1 遗传算法-神经网络方法用于液压齿轮泵观测量预测
6.2 液压齿轮泵健康状态识别
6.2.1 隐半马尔可夫模型库用于液压齿轮泵的状态识别
6.2.2 改进的序贯重要性重抽样方法用于液压齿轮泵的状态识别
6.3 液压齿轮泵剩余使用寿命计算
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 本文总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载3） 航空液压泵加速寿命试验载荷谱的确定方法[J]. 马纪明,阮凌燕,付永领,陈娟,祁晓野,罗经. 液压与气动. 2015(08)
[2]航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载2） 航空液压泵典型失效模式及加速方法[J]. 马纪明,阮凌燕,付永领,陈娟,祁晓野,罗经. 液压与气动. 2015(07)
[3]齿轮泵磨损加速寿命试验方法的研究[J]. 杨旸,刘杰. 机床与液压. 2014(23)
[4]基于Omega理论的外啮合齿轮泵磨损寿命分析[J]. 王晓红,闫玉洁,李秋茜. 机床与液压. 2014(07)
[5]基于遗传算法优化和BP神经网络的短期天然气负荷预测[J]. 宋超,宋娟. 工业控制计算机. 2012(10)
[6]航空齿轮泵序贯加速寿命试验方法研究[J]. 张建伟,李华聪,符江锋,韩小宝. 液压与气动. 2012(05)
[7]液压泵污染寿命预测技术研究[J]. 李昆,高亚奎,刘红. 航空科学技术. 2011(01)
[8]外啮合齿轮泵的污染磨损的试验研究[J]. 陈英,荆宝德,刘贵民,孙冬梅. 机床与液压. 2007(08)
[9]液压泵的磨损寿命试验[J]. 张剑慈. 机床与液压. 2001(05)
[10]液压泵污染敏感度非破坏性评定法[J]. 吴宗之,夏志新. 机床与液压. 1990(04)
博士论文
[1]粒子滤波算法及其应用研究[D]. 梁军.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]面向液压齿轮泵剩余寿命的污染磨损试验设计及分析[D]. 曹永军.西安电子科技大学 2015
[2]基于HSMM的滚动轴承故障预测技术[D]. 谭晓栋.国防科学技术大学 2008
本文编号：3476814
【文章来源】：西安电子科技大学陕西省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
符号对照表
缩略语对照表
第一章 绪论
1.1 课题研究的背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 液压泵污染磨损国内外研究现状
1.2.2 剩余使用寿命预测方法国内外研究现状
1.2.3 时间序列预测方法国内外研究现状
1.3 本文的主要研究内容及创新点
1.4 本文的章节安排
第二章 液压泵失效机理分析及试验设计
2.1 液压泵失效机理分析
2.2 液压泵磨损寿命影响因素分析
2.3 液压泵磨损试验设计
2.4 本章小结
第三章 基于隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测模型
3.1 隐马尔可夫模型基本理论
3.2 隐半马尔可夫模型基本理论
3.3 基于隐半马尔可夫模型的剩余寿命预测理论
3.4 基于观测序列预测和状态识别的剩余寿命预测模型
3.5 本章小结
第四章 基于遗传算法和神经网络组合模型的观测序列预测
4.1 遗传算法基本理论
4.2 神经网络基本理论
4.3 基于遗传算法-神经网络的观测序列预测模型
4.4 本章小结
第五章 用于状态识别的改进的序贯重要性重抽样算法
5.1 状态空间模型
5.2 序贯重要性重抽样方法
5.3 改进的序贯重要性重抽样算法
5.4 本章小结
第六章 工程实例
6.1 遗传算法-神经网络方法用于液压齿轮泵观测量预测
6.2 液压齿轮泵健康状态识别
6.2.1 隐半马尔可夫模型库用于液压齿轮泵的状态识别
6.2.2 改进的序贯重要性重抽样方法用于液压齿轮泵的状态识别
6.3 液压齿轮泵剩余使用寿命计算
6.4 本章小结
第七章 总结与展望
7.1 本文总结
7.2 展望
参考文献
致谢
作者简介
【参考文献】：
期刊论文
[1]航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载3） 航空液压泵加速寿命试验载荷谱的确定方法[J]. 马纪明,阮凌燕,付永领,陈娟,祁晓野,罗经. 液压与气动. 2015(08)
[2]航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载2） 航空液压泵典型失效模式及加速方法[J]. 马纪明,阮凌燕,付永领,陈娟,祁晓野,罗经. 液压与气动. 2015(07)
[3]齿轮泵磨损加速寿命试验方法的研究[J]. 杨旸,刘杰. 机床与液压. 2014(23)
[4]基于Omega理论的外啮合齿轮泵磨损寿命分析[J]. 王晓红,闫玉洁,李秋茜. 机床与液压. 2014(07)
[5]基于遗传算法优化和BP神经网络的短期天然气负荷预测[J]. 宋超,宋娟. 工业控制计算机. 2012(10)
[6]航空齿轮泵序贯加速寿命试验方法研究[J]. 张建伟,李华聪,符江锋,韩小宝. 液压与气动. 2012(05)
[7]液压泵污染寿命预测技术研究[J]. 李昆,高亚奎,刘红. 航空科学技术. 2011(01)
[8]外啮合齿轮泵的污染磨损的试验研究[J]. 陈英,荆宝德,刘贵民,孙冬梅. 机床与液压. 2007(08)
[9]液压泵的磨损寿命试验[J]. 张剑慈. 机床与液压. 2001(05)
[10]液压泵污染敏感度非破坏性评定法[J]. 吴宗之,夏志新. 机床与液压. 1990(04)
博士论文
[1]粒子滤波算法及其应用研究[D]. 梁军.哈尔滨工业大学 2009
硕士论文
[1]面向液压齿轮泵剩余寿命的污染磨损试验设计及分析[D]. 曹永军.西安电子科技大学 2015
[2]基于HSMM的滚动轴承故障预测技术[D]. 谭晓栋.国防科学技术大学 2008
本文编号：3476814
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