本文關(guān)鍵詞：融合壽命數(shù)據(jù)與退化數(shù)據(jù)的剩余壽命估計(jì)方法

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【摘要】：剩余壽命(RUL)估計(jì)是設(shè)備健康管理的重要環(huán)節(jié)�；跀U(kuò)散過(guò)程提出了一種融合壽命數(shù)據(jù)與退化數(shù)據(jù)的剩余壽命估計(jì)方法,利用首達(dá)時(shí)間的概念得到了剩余壽命的解析概率分布,并且給出了一種離線優(yōu)化、在線更新的退化模型參數(shù)更新方法。首先將基于壽命數(shù)據(jù)的極大似然參數(shù)估計(jì)值作為Bayesian更新的初始值,然后通過(guò)Bayesian方法融合設(shè)備自身的退化數(shù)據(jù)更新退化模型的參數(shù),最終實(shí)現(xiàn)剩余壽命的實(shí)時(shí)估計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文方法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 火箭軍工程大學(xué)302教研室;
【關(guān)鍵詞】： 壽命數(shù)據(jù) 退化數(shù)據(jù) 擴(kuò)散過(guò)程 極大似然估計(jì) Bayesian方法
【基金】：國(guó)家杰出青年基金(61025014) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61174030,61104223,61374120)
【分類號(hào)】：TH17
【正文快照】： 0引言隨著高新技術(shù)的快速發(fā)展以及全球化競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇,現(xiàn)代化工業(yè)正朝著大規(guī)模、復(fù)雜化的方向發(fā)展[1]。在工業(yè)快速發(fā)展的同時(shí),導(dǎo)彈武器系統(tǒng)、高性能數(shù)控機(jī)床等設(shè)備的復(fù)雜程度不斷提高也對(duì)其可靠性提出了更高的要求。然而設(shè)備總是不同程度地受到環(huán)境和負(fù)載等因素的影響,因而

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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本文編號(hào)：744539