本文關(guān)鍵詞：基于統(tǒng)計分析的剩余壽命模型和預(yù)測

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【摘要】：剩余使用壽命(Remaining Useful Life,RUL)預(yù)測是視情維修(Condition Based Maintenance,CBM)過程中核心問題之一,也是產(chǎn)品再制造過程中一個不可回避的關(guān)鍵問題。這一問題已經(jīng)成為系統(tǒng)故障預(yù)測和健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)領(lǐng)域的研究熱點和挑戰(zhàn)。根據(jù)剩余壽命預(yù)測結(jié)果分析,可以提高系統(tǒng)或設(shè)備可用性和可靠性,同時可以減少維修保障費用,降低失效事件發(fā)生的風(fēng)險,降低或避免故障造成的重大損失,具有重要的研究和實用價值。首先,本文綜述基于統(tǒng)計分析的剩余壽命預(yù)測的方法,主要分為回歸模型的方法,馬爾科夫(Markov)模型的方法,維納過程的方法以及隨機濾波的方法。文獻中,針對維納過程的方法對剩余壽命進行預(yù)測,提出了隨機過程的線性退化模型和非線性退化模型,利用了貝葉斯估計和EM算法對模型的參數(shù)進行估計,得到了剩余壽命的概率密度函數(shù)。其次,在隨機系數(shù)回歸模型的基礎(chǔ)上,為了獲得更精準(zhǔn)的剩余壽命的預(yù)測,建立了帶測量誤差的剩余壽命預(yù)測模型。本文運用了貝葉斯估計和EM算法相結(jié)合的方法對參數(shù)進行估計,得到了剩余壽命的概率密度函數(shù)。數(shù)值實驗表明了測量誤差對剩余壽命的影響,也說明了帶測量誤差的剩余壽命預(yù)測模型的有效性。最后,基于沖擊載荷對設(shè)備的性能退化的影響,使得設(shè)備性能或者壽命加速達到閾值,建立了一個考慮沖擊載荷和自然退化相結(jié)合的剩余壽命預(yù)測模型。估計模型參數(shù)運用了貝葉斯估計和EM算法相結(jié)合的方法,得到了剩余壽命的概率密度函數(shù)。實驗說明了提出的模型更為符合實際情況,預(yù)測的結(jié)果也更加精確,也說明了該模型的可靠性與優(yōu)越性。
【關(guān)鍵詞】：剩余使用壽命 貝葉斯估計 EM算法 維納過程
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TH17
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-10
• 縮略語對照表10-13
• 第一章 緒論13-23
• 1.1 研究的目的和意義13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-20
• 1.2.1 術(shù)語介紹13-14
• 1.2.2 剩余壽命研究現(xiàn)狀14-20
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)20-23
• 第二章 理論基礎(chǔ)23-31
• 2.1 模型建立的基礎(chǔ)知識23-26
• 2.1.1 誤差研究23-25
• 2.1.2 維納過程25-26
• 2.2 貝葉斯理論26-28
• 2.3 EM算法28-29
• 2.4 本章小結(jié)29-31
• 第三章 基于測量誤差的RUL預(yù)測31-43
• 3.1 引言31-35
• 3.1.1 線性退化模型及求解31-33
• 3.1.2 非線性退化模型及求解33-35
• 3.2 基于測量誤差的RUL預(yù)測35-39
• 3.2.1 模型的建立35-36
• 3.2.2 模型求解36-39
• 3.3 模型的仿真39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-43
• 第四章 基于沖擊載荷的RUL預(yù)測43-53
• 4.1 沖擊載荷分析43-45
• 4.2 基于沖擊載荷模型及求解45-48
• 4.3 考慮沖擊載荷與測量誤差的RUL預(yù)測48-50
• 4.3.1 模型建立48
• 4.3.2 模型求解48-50
• 4.4 模型的仿真50-52
• 4.5 本章小結(jié)52-53
• 第五章 結(jié)論與展望53-55
• 參考文獻55-59
• 致謝59-61
• 作者簡介61-62

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張磊;李行善;于勁松;代京;;一種基于高斯混合模型粒子濾波的故障預(yù)測算法[J];航空學(xué)報;2009年02期

2 孫吉貴;劉杰;趙連宇;;聚類算法研究[J];軟件學(xué)報;2008年01期

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本文編號：564037