故障预测及其性能评估方法研究

发布时间：2017-09-16 00:23

  本文关键词：故障预测及其性能评估方法研究

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【摘要】：随着故障预测与健康管理的发展,预测结果的性能评估的关键性愈加显现。只有预测结果的准确度、精确度和置信度得以量化评估,故障预测与健康管理系统的实用性能才能进一步增强。本文基于国家自然科学基金项目“直升机传动链累积损伤跟踪与预测的相空间曲变理论与方法研究”和部委级预研课题“×××退化状态识别与剩余寿命预测技术”,针对故障预测性能评估问题,整理并提出了一系列功能全面的测度集合,完成了对应的评估软件,并提出了预测结果不确定度的评估方法。主要研究内容包括:(1)从数学上详细推导了粒子滤波算法和RUL计算流程,完成了故障轴承的RUL预测;(2)对预测性能评估测度的表述术语进行了标准化的定义,并按功能对其进行了分类;(3)设计与软件实现了层次递进的性能评估测度集合,验证了其评估效果;(4)为了改进其通用性能,设计与软件实现了评分化的预测性能评估测度集合,验证了其评估效果;(5)针对预测结果不能携带概率信息的情况,提出了其动态不确定度的估计方法,并对其有效性进行了验证。本文提出的性能测度与不确定度的估计方法,能够全面地评估预测结果,指导预测算法的改进,也是预测技术成熟度的重要指标之一。
【关键词】：预测性能 离线评估 测度集合 不确定度量化
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH17
【目录】：

• 摘要9-10
• Abstract10-11
• 第一章 绪论11-17
• 1.1 课题来源与意义11-12
• 1.1.1 课题来源11
• 1.1.2 选题背景与研究意义11-12
• 1.2 故障预测性能评估研究现状12-14
• 1.3 论文研究内容与结构安排14-17
• 1.3.1 主要研究内容14-15
• 1.3.2 论文结构安排15-17
• 第二章 基于粒子滤波的故障轴承剩余使用寿命预测17-29
• 2.1 粒子滤波算法17-22
• 2.1.1 贝叶斯滤波方法17-18
• 2.1.2 序贯重要性采样18-19
• 2.1.3 重采样19-21
• 2.1.4 粒子滤波的基本流程21-22
• 2.2 RUL的计算流程22-24
• 2.2.1 当前状态估计22-23
• 2.2.2 状态预测23
• 2.2.3 RUL计算23-24
• 2.3 故障轴承剩余使用寿命预测实验结果与分析24-27
• 2.4 本章小结27-29
• 第三章 故障预测性能评估测度的标准化研究29-43
• 3.1 预测性能评估测度的标准化定义29-33
• 3.2 预测性能评估测度的精炼33-41
• 3.2.1 算法性能测度34-39
• 3.2.2 计算性能测度39-40
• 3.2.3 费效测度40-41
• 3.3 本章小结41-43
• 第四章 预测性能评估测度集合的探索43-65
• 4.1 层次递进的预测性能评估测度集合43-50
• 4.2 层次递进的预测性能评估测度集合的软件实现50-53
• 4.3 层次递进的预测性能评估测度集合的缺陷分析53-54
• 4.4 评分化的预测性能评估测度集合54-57
• 4.5 评分化的预测性能评估测度集合的软件实现57-60
• 4.6 两种测度集合对故障轴承RUL预测结果的评估效果60-64
• 4.6.1 层次递进的预测性能评估测度集合的效果60-62
• 4.6.2 评分化的预测性能评估测度集合的效果62-64
• 4.7 本章小结64-65
• 第五章 预测结果动态不确定度的估计65-83
• 5.1 预测结果不确定度来源分析65-66
• 5.2 状态基预测中不确定度的特点66-68
• 5.3 基于贝叶斯推理的不确定度估计68-72
• 5.3.1 不确定度估计的经典统计方法68-69
• 5.3.2 不确定度估计的贝叶斯方法69-70
• 5.3.3 不确定度估计的贝叶斯动态模型的选择70-72
• 5.4 动态不确定度估计方法的实验验证72-82
• 5.4.1 锂电池剩余使用寿命预测实验72-74
• 5.4.2 试验结果处理方法特点与目的74-76
• 5.4.3 试验数据分析76-82
• 5.5 本章小结82-83
• 第六章 结论与展望83-85
• 6.1 工作总结83-84
• 6.2 研究展望84-85
• 致谢85-86
• 参考文献86-91
• 作者在学期间取得的学术成果91

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本文编号：859796