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面向多故障模式的多尺度相似性集成寿命预测 被引量：3
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作者 舒俊清 许昱晖 +2 位作者 夏唐斌 潘尔顺 奚立峰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期564-575,共12页
针对传统相似性方法忽略设备故障模式、退化速度以及监测数据长度间差异性的问题,提出多故障模式下多尺度相似性集成(MFM-MSEN)方法,以提高寿命预测精度并表征预测不确定性.通过训练故障分类模型,设计时序加权预测策略,识别设备故障模式... 针对传统相似性方法忽略设备故障模式、退化速度以及监测数据长度间差异性的问题,提出多故障模式下多尺度相似性集成(MFM-MSEN)方法,以提高寿命预测精度并表征预测不确定性.通过训练故障分类模型,设计时序加权预测策略,识别设备故障模式,实现训练与测试设备间的分类匹配并降低匹配复杂度.在此基础上提出多尺度集成策略,可克服单尺度方法的数据利用率限制,并增强预测泛化性能,在多个尺度上匹配健康指标间的相似性,进一步采用核密度估计集成多尺度预测结果,以高精度拟合剩余寿命概率分布.实验结果证明,MFM-MSEN方法具有应对设备退化差异的优越性. 展开更多
关键词 剩余使用寿命 故障模式识别 多尺度集成策略 核密度估计 相似性方法
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