【摘要】：剩余壽命預測是工業(yè)設備視情主動維護、故障預測與健康管理的核心問題。鑒于難以對復雜工程設備的機理進行建模,數據驅動的剩余壽命預測研究在過去十幾年得到了廣泛的關注和長足的發(fā)展。而剩余壽命預測的精度關系著是否能為設備制定科學有效的管理和維修策略,從而降低由于設備故障帶來的生命財產損失以及設備維護成本。本文探索如何建立準確、合理的退化模型刻畫真實的退化系統(tǒng),從而提高設備剩余壽命預測的精度。本文首先綜述了剩余壽命預測的研究進展,詳細介紹了數理統(tǒng)計數據驅動的剩余壽命預測方法,即基于隨機系數回歸模型的剩余壽命預測、基于維納過程的剩余壽命預測和基于伽馬過程的剩余壽命預測,并分別分析了這三種模型的優(yōu)勢和不足。在充分調研的基礎上,本文提出了三種不同的退化模型,即帶自適應漂移系數的隱維納過程模型、帶自適應漂移系數的非線性維納過程模型和自適應的斜維納過程模型。每種模型都是在前一種模型的基礎上進行改進,以求更貼近實際的退化軌跡。根據每種模型的特性,本文提出了相應的在線學習方法,即通過測量量的增加,不斷學習和更新模型中的不可觀測狀態(tài)和未知參數,并通過理論推導得到了剩余壽命分布的解析表達式,實現(xiàn)剩余壽命實時的預測。最后總結了全文,并指出進一步需要研究解決的問題。
【學位授予單位】：浙江大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TH165.3;O213.2

【參考文獻】

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1 王小林;程志君;郭波;;基于維納過程金屬化膜電容器的剩余壽命預測[J];國防科技大學學報;2011年04期

2 厲海濤;金光;周經倫;周忠寶;吳春華;;動量輪維納過程退化建模與壽命預測[J];航空動力學報;2011年03期

3 曾聲奎,Michael G.Pecht,吳際;故障預測與健康管理(PHM)技術的現(xiàn)狀與發(fā)展[J];航空學報;2005年05期

4 徐正國;周東華;;基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅的實時可靠性預測方法研究[J];機械強度;2007年05期

5 周東華;徐正國;;工程系統(tǒng)的實時可靠性評估與預測技術[J];空間控制技術與應用;2008年04期

6 陳亮;胡昌華;;基于退化建模的可靠性分析研究現(xiàn)狀[J];控制與決策;2009年09期

7 朱磊;左洪福;蔡景;;基于Wiener過程的民用航空發(fā)動機性能可靠性預測[J];航空動力學報;2013年05期

本文編號：2744804