本文關(guān)鍵詞：考慮隨機(jī)退化和信息融合的剩余壽命預(yù)測方法

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【摘要】：針對性能退化過程服從Wiener過程的產(chǎn)品,運(yùn)用貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷法,提出了一種融合產(chǎn)品現(xiàn)場實(shí)測性能退化數(shù)據(jù)與同類產(chǎn)品常規(guī)退化試驗(yàn)信息、歷史壽命信息的個體剩余壽命預(yù)測方法.建立了基于Wiener過程的產(chǎn)品剩余壽命模型;考慮到個體之間的性能退化差異性,假定Wiener過程參數(shù)服從隨機(jī)分布模型,建立了個體現(xiàn)場實(shí)測退化數(shù)據(jù)下分布參數(shù)的貝葉斯估計(jì)模型,給出了超參數(shù)后驗(yàn)估計(jì)公式;分別建立了退化數(shù)據(jù)和壽命數(shù)據(jù)下的完全似然函數(shù),構(gòu)建了基于最大期望算法的超參數(shù)先驗(yàn)估計(jì)模型;通過實(shí)例分析驗(yàn)證了所提方法的正確性和優(yōu)勢,結(jié)果表明本方法可有效處理個體現(xiàn)場實(shí)測退化信息與同類產(chǎn)品先驗(yàn)信息之間的剩余壽命預(yù)測問題.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)裝備管理與安全工程學(xué)院;空軍駐北京地區(qū)軍事代表室;
【關(guān)鍵詞】： 剩余壽命預(yù)測 貝葉斯推斷 性能退化數(shù)據(jù) 歷史壽命數(shù)據(jù) 最大期望算法 退化差異
【基金】：國防預(yù)研項(xiàng)目(51327020104)
【分類號】：TB114.3
【正文快照】： 剩余壽命預(yù)測是產(chǎn)品進(jìn)行視情維修,制定備件庫存策略的重要依據(jù).傳統(tǒng)基于壽命數(shù)據(jù)的剩余壽命預(yù)測方法是需要大量壽命數(shù)據(jù)以檢驗(yàn)所假定的分布是否可以接受,而且壽命分布只反映了失效樣本的總體情況,未體現(xiàn)個體獨(dú)有的壽命特性以及當(dāng)前狀態(tài)信息.而基于性能退化數(shù)據(jù)的剩余壽命預(yù)測

【相似文獻(xiàn)】

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1 張建勛;胡昌華;周志杰;司小勝;杜黨波;;緩變退化設(shè)備剩余壽命預(yù)測的隨機(jī)閾值方法[J];電光與控制;2014年03期

2 ;[J];;年期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 史華潔;退化數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備剩余壽命預(yù)測研究[D];太原科技大學(xué);2015年

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本文編號：624290