基于自适应维纳过程的剩余寿命预测方法研究

发布时间：2020-07-07 07:03

【摘要】：剩余寿命预测是工业设备视情主动维护、故障预测与健康管理的核心问题。鉴于难以对复杂工程设备的机理进行建模,数据驱动的剩余寿命预测研究在过去十几年得到了广泛的关注和长足的发展。而剩余寿命预测的精度关系着是否能为设备制定科学有效的管理和维修策略,从而降低由于设备故障带来的生命财产损失以及设备维护成本。本文探索如何建立准确、合理的退化模型刻画真实的退化系统,从而提高设备剩余寿命预测的精度。本文首先综述了剩余寿命预测的研究进展,详细介绍了数理统计数据驱动的剩余寿命预测方法,即基于随机系数回归模型的剩余寿命预测、基于维纳过程的剩余寿命预测和基于伽马过程的剩余寿命预测,并分别分析了这三种模型的优势和不足。在充分调研的基础上,本文提出了三种不同的退化模型,即带自适应漂移系数的隐维纳过程模型、带自适应漂移系数的非线性维纳过程模型和自适应的斜维纳过程模型。每种模型都是在前一种模型的基础上进行改进,以求更贴近实际的退化轨迹。根据每种模型的特性,本文提出了相应的在线学习方法,即通过测量量的增加,不断学习和更新模型中的不可观测状态和未知参数,并通过理论推导得到了剩余寿命分布的解析表达式,实现剩余寿命实时的预测。最后总结了全文,并指出进一步需要研究解决的问题。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH165.3;O213.2

【参考文献】

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本文编号：2744804