本文選題：退化建模 + 剩余壽命預測　； 參考：《自動化學報》2017年10期

【摘要】：基于退化建模的剩余壽命預測(Remaining useful life,RUL)是當前可靠性領域研究的熱點.現(xiàn)有的退化模型都是針對單個時間尺度下的退化設備,缺少對設備性能變化與多個時間尺度相關的退化建模與剩余壽命預測方法.鑒于此,本文基于Wiener過程提出了一種雙時間尺度隨機退化建模與剩余壽命預測方法,用隨機比例系數(shù)描述不同時間尺度之間的不確定關系,推導出了首達時間意義下設備的雙時間尺度剩余壽命分布,討論了其與基于單時間尺度退化模型得到的剩余壽命分布之間的關系,并給出了基于歷史退化數(shù)據(jù)的未知參數(shù)極大似然估計方法.最后,將所提方法應用到慣性平臺關鍵器件陀螺儀的退化建模與剩余壽命預測中,驗證了方法的有效性.
[Abstract]:Residual life prediction based on degradation modeling is a hot topic in the field of reliability.The existing degradation models are all for the degradation equipment under a single time scale, and there is a lack of degradation modeling and residual life prediction methods related to the performance changes of the equipment and multiple time scales.In view of this, based on the Wiener process, this paper proposes a dual time scale stochastic degradation modeling and residual life prediction method. The stochastic proportional coefficient is used to describe the uncertain relationship between different time scales.In this paper, the dual time scale residual life distribution of the equipment in the sense of first arrival time is derived, and the relationship between the residual life distribution and the residual life distribution based on the single time scale degradation model is discussed.A method of maximum likelihood estimation of unknown parameters based on historical degradation data is presented.Finally, the proposed method is applied to the degradation modeling and residual life prediction of the key devices of inertial platform gyroscope, and the validity of the method is verified.
【作者單位】： 火箭軍工程大學控制工程系;火箭軍工程大學信息工程系;
【基金】：國家自然科學基金(61773386,61374126,61473094,61573365,61573366) 中國科協(xié)青年人才托舉工程(2016QNRC001) 陜西省自然科學基金(2015JQ6235)資助~~
【分類號】：O213.2

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本文編號：1742384