物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)等新一代信息技術和新一輪工業(yè)革命,促使設備整個壽命周期管理發(fā)生了質(zhì)的改變,包括分布式傳感網(wǎng)絡獲取的性能和環(huán)境數(shù)據(jù)在內(nèi)的工業(yè)大數(shù)據(jù)的采集,為設備故障預測與健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）提供了必要的基礎條件。PHM作為保證設備安全和可靠性的關鍵技術,能夠有效地監(jiān)測設備的運行狀態(tài),預測設備的剩余使用壽命（Remaining useful life,RUL）,以優(yōu)化運行、維護及保障策略。準確的RUL預測可以為決策者提前制定維修計劃和優(yōu)化供應鏈管理提供有效的信息,從而減少不必要的維修或更換成本。相比于基于失效物理模型的方法,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法避免了機理模型建立過程的高復雜性、高耗時性和高額成本,在設備更新迭代周期逐漸縮短的現(xiàn)代工業(yè)中更為經(jīng)濟和適用。然而在工業(yè)實際中,失效歷史數(shù)據(jù)即“run-to-failure”過程數(shù)據(jù)往往十分稀缺,這導致基于有限的失效歷史數(shù)據(jù)預測設備的RUL具有很大程度的不確定性,其預測結(jié)果往往與實際偏差很大,難以滿足優(yōu)化運行、維護及保障策略等方面的要求。本文系統(tǒng)地分析了兩種適合基于有限失效歷史數(shù)據(jù)進... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

突發(fā)性失效

退化性失效

傳統(tǒng)基于相似性的方法的實施流程圖

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的玻璃纖維增強塑料腐蝕條件下的壽命預測[J]. 王濤,王俊,趙迪宇,劉育建,侯銳鋼.  化工學報. 2019(12)
[2]基于全卷積層神經(jīng)網(wǎng)絡的軸承剩余壽命預測[J]. 張繼冬,鄒益勝,鄧佳林,張笑璐.  中國機械工程. 2019(18)
[3]基于RF-SVR的燃油計量裝置性能衰退檢測和剩余壽命估計方法[J]. 來晨陽,郭迎清,于華鋒.  航空動力學報. 2019(07)
[4]考慮測量誤差和隨機效應的設備剩余壽命預測[J]. 蔡忠義,陳云翔,郭建勝,王澤洲,鄧林.  系統(tǒng)工程與電子技術. 2019(07)
[5]基于時序模型和自聯(lián)想神經(jīng)網(wǎng)絡的齒輪故障程度評估[J]. 張龍,成俊良,楊世錫,李興林.  振動與沖擊. 2019(02)
[6]基于AGA-GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡的刀具壽命預測研究[J]. 李浩平,歐陽俊,謝雪媛.  三峽大學學報(自然科學版). 2018(06)
[7]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的LED壽命預測模型[J]. 吳志杰,孔凡敏,李康.  半導體技術. 2018(05)
[8]基于多核LS-SVR的航電設備剩余壽命預測[J]. 李飛,陳穎,郭陽明,杜承烈,吳昊,冉從寶.  西北工業(yè)大學學報. 2017(04)
[9]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的交流接觸器剩余電壽命預測[J]. 李奎,李曉倍,鄭淑梅,賀建超,武一.  電工技術學報. 2017(15)
[10]一種混合退化系統(tǒng)剩余壽命預測方法[J]. 杜黨波,胡昌華,司小勝,張正新,張偉.  上海交通大學學報. 2017(07)



本文編號：3081076