退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,...退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,采用极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法估计退化模型参数与随机失效阈值分布系数;然后,在考虑随机失效阈值的基础上推导出设备剩余寿命的概率密度函数(probability density function,PDF),并基于Bayesian原理实时更新退化模型参数,实现对剩余寿命的在线预测。最后,将该方法应用于陀螺仪剩余寿命在线预测分析,结果表明该方法能够有效提高剩余寿命预测的精度与准确性。展开更多
文摘退化失效阈值是影响设备剩余寿命预测的重要因素。针对现有剩余寿命预测方法忽略失效阈值随机性影响的问题,提出考虑随机失效阈值的设备剩余寿命在线预测方法。首先,基于带测量误差与随机效应的非线性Wiener过程构建设备退化模型;其次,采用极大似然估计(maximum likelihood estimation,MLE)算法估计退化模型参数与随机失效阈值分布系数;然后,在考虑随机失效阈值的基础上推导出设备剩余寿命的概率密度函数(probability density function,PDF),并基于Bayesian原理实时更新退化模型参数,实现对剩余寿命的在线预测。最后,将该方法应用于陀螺仪剩余寿命在线预测分析,结果表明该方法能够有效提高剩余寿命预测的精度与准确性。
文摘由于涡扇发动机不同单元体之间存在耦合性,采用单一性能退化参数预测发动机剩余寿命明显是不全面的。本文根据风扇故障导致涡扇发动机退化机理,引入Frank Copula函数描述二元性能参数之间的相关性,并且采用二元非线性Wiener过程来构建性能退化模型,然后基于MCMC(Markov Chain Monte Carlo)方法进行模型参数估计,实现涡扇发动机剩余寿命预测。最终,通过涡扇发动机的仿真数据集来验证该方法的适用性。证明基于Copula函数的二元非线性Wiener过程建模为发动机剩余寿命预测提供了理论基础和技术支持。
