融合寿命数据与退化数据的剩余寿命估计方法

发布时间：2017-08-27 05:13

  本文关键词：融合寿命数据与退化数据的剩余寿命估计方法

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【摘要】：剩余寿命(RUL)估计是设备健康管理的重要环节。基于扩散过程提出了一种融合寿命数据与退化数据的剩余寿命估计方法,利用首达时间的概念得到了剩余寿命的解析概率分布,并且给出了一种离线优化、在线更新的退化模型参数更新方法。首先将基于寿命数据的极大似然参数估计值作为Bayesian更新的初始值,然后通过Bayesian方法融合设备自身的退化数据更新退化模型的参数,最终实现剩余寿命的实时估计。实验结果验证了本文方法的有效性和优越性。
【作者单位】： 火箭军工程大学302教研室;
【关键词】： 寿命数据 退化数据 扩散过程 极大似然估计 Bayesian方法
【基金】：国家杰出青年基金(61025014) 国家自然科学基金(61174030,61104223,61374120)
【分类号】：TH17
【正文快照】： 0引言随着高新技术的快速发展以及全球化竞争的日益加剧,现代化工业正朝着大规模、复杂化的方向发展[1]。在工业快速发展的同时,导弹武器系统、高性能数控机床等设备的复杂程度不断提高也对其可靠性提出了更高的要求。然而设备总是不同程度地受到环境和负载等因素的影响,因而

【参考文献】

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本文编号：744539