基于ENN和UKF的电子部件剩余使用寿命预测

发布时间：2017-07-30 15:32

  本文关键词：基于ENN和UKF的电子部件剩余使用寿命预测

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【摘要】：针对部分可观测信息条件下量测噪声未知时非线性滤波剩余寿命预测的问题,提出了一种基于集成神经网络(ENN)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的寿命预测方法。首先,结合设备性能退化量测数据,生成状态-观测数据组,并利用bootstrap技术构建多个数据组,采用集成神经网络训练状态-观测数据组,根据推导公式估计量测噪声标准差的最优取值范围;其次,将量测噪声标准差作为未知参数嵌入在无迹卡尔曼滤波寿命预测框架中,实现非线性系统的剩余寿命预测及概率密度分布;最后,选取电子部件锂电池进行寿命预测仿真验证了该方法的有效性和可行性。
【作者单位】： 海军航空工程学院科研部;92635部队;
【关键词】： 无迹卡尔曼滤波 集成神经网络 剩余使用寿命预测 锂离子电池
【基金】：总装武器装备预研基金项目(编号:9140A27020214JB14436)资助
【分类号】：TN713;TN607
【正文快照】： 1引言精确的设备剩余使用寿命(Remaining UsefulLife,RUL)预测是维修决策的前提,现实条件下,设备或部件通常表现为非线性系统,且因噪声干扰、检测误差及信息不完备导致的不确定性会影响设备或部件的状态估计或RUL预测。能够处理非线性系统的无迹卡尔曼滤波(Unscented KalmanFi

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本文编号：594965