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Prognostics based on the generalized diffusion process with parameters updated by a sequential Bayesian method

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Science China(Information Sciences) 2022年第6期65卷 172-188页

作者： Hong PEI Xiaosheng SI Changhua HU Jianxun ZHANG Dangbo DU zhenan pang Shengfei ZHANG School of Missile Engineering Rocket Force University of Engineering School of Mechanical Engineering Xi'an Jiaotong University

The realistic degradation process for the engineering equipment is generally stochastic and complicated owing to the uncertain operational condition and multiple functional loading, exhibiting the absolute nonlinear distinction. Such a nonlinear degradation process is widely modeled as a generalized diffusion process. When utilizing the generalized diffusion process-based model, certain model parameters are considered as the random variables to characterize the unit-to-unit discrepancies. Hence, the estimation of these kinds of parameters usually resorts to the Bayesian method. However, owing to the complex pattern of the model parameters in the generalized diffusion process, computing the Bayesian updated parameters requires plenty of repeated calculation and integration operations once the new degradation monitoring information is available. This will inevitably lower the computing efficiency and real-time performance. Toward this end, this paper presents an adaptive prognostic method based on the generalized diffusion process to determine the remaining useful life(RUL) of degraded equipment. First, a generalized diffusion process-based degradation modeling framework is constructed to describe the health performance of stochastic degraded equipment under complex conditions. Then, we utilize the maximum likelihood estimation(MLE) method to estimate the initial model parameters by analyzing the historical degradation information. Furthermore, a sequential Bayesian method is proposed to recursively update the stochastic model parameters in the generalized diffusion process for particular equipment in service. Unlike the existing studies utilizing the Bayesian method,the primary contrast in the presented method lies in that there is no need to implement the calculation process with complicated integration repeatedly utilizing the whole degradation information obtained before the current time. Particularly, the current measured information is incorporated into the esti

关键词： generalized diffusion process stochastic model parameters remaining useful life maximum likelihood estimation sequential Bayesian methods

一种FFFSR轨迹跟踪及振动抑制的改进预测控制方法

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振动与冲击 2017年第21期36卷 99-106页

作者：庞哲楠张国良羊帆徐君贾枭火箭军工程大学西安710025 宝鸡市高新技术研究所陕西宝鸡721000

讨论了动力学约束和有界扰动条件下,自由漂浮柔性空间机器人(FFFSR)关节轨迹跟踪控制与柔性振动抑制的问题。提出一种基于预测控制的优化控制器设计方法,分别设计了跟踪控制器和轨迹规划器。跟踪控制器采用广义预测控制方法,生成使机械... 详细信息

讨论了动力学约束和有界扰动条件下,自由漂浮柔性空间机器人(FFFSR)关节轨迹跟踪控制与柔性振动抑制的问题。提出一种基于预测控制的优化控制器设计方法,分别设计了跟踪控制器和轨迹规划器。跟踪控制器采用广义预测控制方法,生成使机械臂快速稳定跟踪期望轨迹的优化控制律;改进常规获取期望轨迹的柔化控制方法,设计基于约束预测控制方法的轨迹规划器,综合考虑动力学约束与柔性振动抑制,实时为跟踪控制器生成由初始位置到目标位置的优化期望轨迹,确保机械臂快速稳定跟踪到目标位置,并有效抑制柔性振动。数值仿真结果验证了所设计控制策略的可行性与有效性。

关键词：柔性空间机器人广义预测控制约束预测控制振动抑制动力学约束

基于奇异摄动法的FFFSR全局滑模跟踪控制及ESO振动抑制

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振动与冲击 2016年第23期35卷 14-22页

作者：庞哲楠张国良羊帆吴戈陈志侃第二炮兵工程大学西安710025 宝鸡市高新技术研究所宝鸡721000

针对存在参数不确定性和有界干扰的情况,讨论了自由漂浮柔性空间机器人(FFFSR)关节轨迹跟踪控制与柔性振动主动抑制的问题。利用奇异摄动法将系统分解为关节轨迹跟踪的慢变子系统和描述柔性振动的快变子系统,进而提出含慢、快变控制项... 详细信息

针对存在参数不确定性和有界干扰的情况,讨论了自由漂浮柔性空间机器人(FFFSR)关节轨迹跟踪控制与柔性振动主动抑制的问题。利用奇异摄动法将系统分解为关节轨迹跟踪的慢变子系统和描述柔性振动的快变子系统,进而提出含慢、快变控制项的组合控制器;设计一种改进的全局滑模函数,利用低通滤波器抑制滑模抖振,实现全局鲁棒、快速收敛的关节轨迹跟踪;对于快变子系统,采用扩张状态观测器(ESO)对不易测量的柔性模态坐标导数和不确定扰动进行估计,并结合LQR方法,对柔性振动进行主动抑制。数值仿真表明,该组合控制器可以在有效抑制柔性振动的同时实现对期望关节轨迹的稳定跟踪。

关键词：自由漂浮柔性空间机器人奇异摄动法全局滑模控制低通滤波器扩张状态观测器不确定性

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新研发光电产品的剩余寿命自适应预测方法

光学学报 2019年第12期39卷 313-321页

作者：王玺胡昌华裴洪庞哲楠熊薇火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025 国防大学联合勤务学院北京100858

针对新研发光电产品存在先验信息不足、缺乏历史数据等问题,提出一种基于期望最大化(EM)算法的剩余寿命(RUL)自适应预测方法。然而,现有大多数RUL预测方法中普遍存在两个方面问题:在退化建模中存在一个潜在的假设,即当前时刻估计的随机... 详细信息

针对新研发光电产品存在先验信息不足、缺乏历史数据等问题,提出一种基于期望最大化(EM)算法的剩余寿命(RUL)自适应预测方法。然而,现有大多数RUL预测方法中普遍存在两个方面问题:在退化建模中存在一个潜在的假设,即当前时刻估计的随机参数与上一时刻随机参数的后验估计完全相等;在参数估计中假定存在多组同类型光电产品的历史退化数据,用于离线确定模型初始参数,致使RUL预测的精度受限于数据量。鉴于此,在状态空间模型的框架下构造一个新的退化模型,进一步推导出RUL分布的解析解;提出一种基于EM算法的自适应参数估计方法,以克服先验信息不足、缺乏历史数据等问题;通过GaAs激光器和光纤陀螺的实际退化数据进行实验研究。结果表明本文方法不仅可以提高RUL预测的精度,而且可以有效地应用于新研发的光电产品。

关键词：光学器件剩余寿命期望最大化退化模型激光器光纤陀螺

考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命自适应预测方法

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机械工程学报 2023年第2期59卷 14-29页

作者：庞哲楠裴洪李天梅胡昌华司小胜中国人民解放军96901部队北京100095 火箭军工程大学导弹工程学院西安710025

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,... 详细信息

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,同时考虑不完美维修活动对设备退化状态和退化速率的影响,并利用随机游走模型描述退化速率随观测数据的更新过程以表征设备的个体差异性。基于历史退化数据,利用极大似然估计法得到退化模型参数的初值;基于状态观测数据,利用卡尔曼滤波算法和期望最大化算法自适应的更新模型参数。利用卷积算子和蒙特卡洛方法推导得到了首达时间意义下设备剩余寿命的概率密度函数。最后,通过仿真算例和陀螺仪的实例研究验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词：不完美维修退化设备剩余寿命个体差异性自适应预测

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自由漂浮空间机器人避奇异规划—跟踪算法

信息与控制 2016年第3期45卷 348-354页

作者：庞哲楠张国良吴戈羊帆陈志侃中国人民解放军火箭军工程大学三系陕西西安710025

针对路径相关空间内自由漂浮空间机器人无法进行有效跟踪控制的问题,设计了一种避奇异轨迹规划—跟踪算法,用于完成路径相关空间机械臂末端轨迹跟踪控制的任务.首先,分析奇异条件并设定安全边界曲线,求解回避奇异的基座姿态角阈值,从而... 详细信息

针对路径相关空间内自由漂浮空间机器人无法进行有效跟踪控制的问题,设计了一种避奇异轨迹规划—跟踪算法,用于完成路径相关空间机械臂末端轨迹跟踪控制的任务.首先,分析奇异条件并设定安全边界曲线,求解回避奇异的基座姿态角阈值,从而得到避奇异参考轨迹及初始状态值.接着,利用自由漂浮空间机器人非线性动力学模型具有状态依赖参数的类线性结构特点,基于状态依赖Riccati方程设计跟踪控制器对末端速度进行跟踪,保证闭环系统的局部渐近稳定性.所提方法克服了传统方法将工作空间约束在路径无关空间的缺点.仿真结果表明,该算法具有比比例微分(proportional derivative,PD)控制更高的跟踪精度.同时,在存在输入干扰的情况下仍然能够实现有效跟踪.

关键词：自由漂浮空间机器人运动控制动力学奇异性状态依赖Riccati方程

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基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述

机械工程学报 2019年第8期55卷 1-13页

作者：裴洪胡昌华司小胜张建勋庞哲楠张鹏火箭军工程大学导弹工程学院

随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测技术受到了普遍关注,同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方... 详细信息

随着科学技术的发展和生产工艺的进步,当代设备日益朝着大型化、复杂化、自动化以及智能化方向发展。为保障设备安全性与可靠性,剩余寿命(Remaining useful life,RUL)预测技术受到了普遍关注,同时得到了广泛应用。传统的统计数据驱动方法受模型的选择影响明显,而机器学习具有强大的数据处理能力,并且无需确切的物理模型和专家先验知识,因而机器学习在剩余寿命预测领域表现出了广阔的应用前景。鉴于此,详细分析和阐述了基于机器学习的设备剩余寿命预测方法。根据机器学习模型结构的深度,将其分为基于浅层机器学习的方法和基于深度学习的方法。同时疏理了每类方法的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和缺点,最后探讨了基于机器学习的剩余寿命预测方法的未来研究方向。

关键词：剩余寿命预测机器学习神经网络支持向量机深度学习

An Age-Dependent and State-Dependent Adaptive Prognostic Approach for Hidden Nonlinear Degrading System

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状态划分下基于Bi-LSTM-Att的轴承剩余寿命预测

IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica 2022年第5期

作者： zhenan pang Xiaosheng Si Changhua Hu Zhengxin Zhang

来源：博看期刊评论

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空间控制技术与应用 2023年第4期49卷 29-39页

作者：陈东楠胡昌华郑建飞裴洪张建勋庞哲楠火箭军工程大学陕西710025 中国人民解放军96901部队北京100094

准确预测滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL),对于保证工程设备安全稳定可靠运行具有极其重要的作用.现有深度学习预测方法往往直接建立振动监测数据与剩余寿命之间的映射关系,通常忽略滚动轴承性能退化的不同状态差异性... 详细信息

准确预测滚动轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL),对于保证工程设备安全稳定可靠运行具有极其重要的作用.现有深度学习预测方法往往直接建立振动监测数据与剩余寿命之间的映射关系,通常忽略滚动轴承性能退化的不同状态差异性,且并未考虑深度学习模型所提取各类特征的差异性,给剩余寿命预测结果带来了极大的偏差.鉴于此,提出一种新型滚动轴承退化状态划分方法和RUL预测方法.提取轴承振动信号的特征,利用Mann-Kendall检验法进行趋势判断,确定出退化期的起始点;通过归一化奇异值相关系数走势确定出慢速退化期的终点;构建基于融合注意力机制的双向长短时记忆网络(bidirectional long short-term memory with attention,Bi-LSTM-Att)的滚动轴承RUL预测模型,利用所截取的慢速退化期数据与对应RUL标签训练预测模型实现RUL预测.通过轴承公开数据集验证所提方法对轴承RUL预测的准确性和有效性.

关键词：滚动轴承状态划分双向长短时记忆网络注意力机制 RUL预测