检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法

上海交通大学学报 2016年第11期50卷 1778-1783页

作者：蔡忠义陈云翔李韶亮项华春王泽洲空军工程大学装备管理与安全工程学院西安710051 空军驻北京地区军事代表室北京100024

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性... 详细信息

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.

关键词：剩余寿命预测贝叶斯推断性能退化数据历史寿命数据最大期望算法退化差异

基于特征提取与误差补偿的金属化薄膜电容器剩余寿命预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电机工程学报 2022年第7期42卷 2672-2680页

作者：成庶刘嘉文伍珣于天剑向超群袁东辉中南大学交通运输工程学院湖南省长沙市410075 中车长春轨道客车股份有限公司吉林省长春市130062

金属化薄膜电容器是轨道交通变流系统的重要元器件之一,精确预测其剩余寿命有助于优化变流系统的运行维护策略,降低系统运用成本,同时降低故障和突发事故发生所带来的损失。由于老化试验成本与时间的限制,当前的寿命预测存在数据样本数... 详细信息

金属化薄膜电容器是轨道交通变流系统的重要元器件之一,精确预测其剩余寿命有助于优化变流系统的运行维护策略,降低系统运用成本,同时降低故障和突发事故发生所带来的损失。由于老化试验成本与时间的限制,当前的寿命预测存在数据样本数小、特征参数测量点少等问题,因此,文中采用能较好适应该类样本的支持向量回归(support vector regression,SVR),并利用深度置信网络(deep belief network,DBN)在未构建复杂且未知的经验退化函数下对电容量退化序列的特征进行深度提取,建立融合DBN与“双通道”支持向量回归(binary support vector regression,BSVR)的预测模型,其中“第一通道”基于Linear核函数的SVR对序列实行多步递归预测(recursive multi-step forecast strategy,RMFS),随后将所获误差代入基于Gauss核函数的“第二通道”SVR完成误差补偿训练,较好地消除了实行RMFS时所造成的累积误差。就此,提出基于特征提取与误差补偿的剩余寿命预测方法,并在老化试验下的金属化薄膜电容器电容量退化数据集上对所提方法进行仿真实验,实验结果表明,该方法在不同预测起点的平均预测误差仅为7.08%,相比已有预测方法有效提升了对电容器剩余寿命的预测精度,增强了模型的可靠性和泛化能力。

关键词：金属化薄膜电容器特征提取误差补偿剩余寿命预测

基于LSTM‑ES‑RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

振动工程学报 2023年第6期36卷 1723-1735页

作者：周圣文郭顺生杜百岗武汉理工大学机电工程学院湖北武汉430070 数字制造湖北省重点实验室湖北武汉430070

为解决滚动轴承在寿命预测时精度不高,且性能退化趋势及波动范围难以预测等问题,提出了基于LSTM‑ES‑RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法。在无先验知识或人工经验的干扰下,利用长短期记忆(Long Short‑Term Memory,LSTM)网络直接对频率数据... 详细信息

为解决滚动轴承在寿命预测时精度不高,且性能退化趋势及波动范围难以预测等问题,提出了基于LSTM‑ES‑RVM的滚动轴承剩余寿命预测方法。在无先验知识或人工经验的干扰下,利用长短期记忆(Long Short‑Term Memory,LSTM)网络直接对频率数据进行特征提取,构建退化过程的初步健康指标(Health Indicator,HI);为了消除HI曲线的局部剧烈振荡,提出了带斜率的极端拐点(Extreme Inflection Point with a Slope,ES)模型改善其整体单调性;使用相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)模型对HI曲线进行趋势预测,实现了滚动轴承的剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测。实验结果表明,所提方法相较于对比方法具有较好的预测精度。

关键词：剩余寿命预测滚动轴承长短记忆神经网路健康指标带斜率的极端拐点模型

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

同方期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

北京航空航天大学学报 2021年第12期47卷 2542-2551页

作者：万昌豪刘志国唐圣金孙晓艳司小胜火箭军工程大学导弹工程学院西安710025 火箭军工程大学作战保障学院西安710025

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题,准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养,以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题,提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命... 详细信息

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题,准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养,以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题,提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先,利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次,证明了基于单个设备现场退化数据,期望最大化(EM)算法的参数估计结果收敛于极大似然估计(MLE)算法的参数估计结果,并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后,通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证,结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响,更为准确的预测设备地实际剩余寿命。

关键词：不完美先验信息参数估计期望最大化(EM) 启发式方法非线性随机系数回归模型剩余寿命预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于UPF的轴承剩余寿命预测方法

振动与冲击 2018年第24期37卷 208-213,243页

作者：文娟高宏力西南交通大学机械工程学院先进驱动节能技术教育部工程研究中心成都610031

剩余寿命预测能够确保系统的安全性、可用性与高效工作,并且能够降低维修费用,因而成为状态维修中的一个重要课题。基于模型的寿命预测方法主要包含两部分内容:退化模型构建和系统状态估计。粒子滤波算法(PF)是一种广泛用于系统状态估... 详细信息

剩余寿命预测能够确保系统的安全性、可用性与高效工作,并且能够降低维修费用,因而成为状态维修中的一个重要课题。基于模型的寿命预测方法主要包含两部分内容:退化模型构建和系统状态估计。粒子滤波算法(PF)是一种广泛用于系统状态估计的方法,已经应用于轴承剩余寿命预测中,但PF方法存在粒子退化问题。提出一种基于无迹粒子滤波算法(UPF)的轴承剩余寿命预测方法。利用随机过程模型对轴承退化过程进行建模,再利用UPF算法对轴承的退化状态进行追踪,并更新模型参数。使用试验数据对提出方法进行验证,结果表明:与PF方法相比,该方法能在一定程度上降低粒子退化程度,进而更加准确地预测轴承剩余寿命。

关键词：状态维修无迹粒子滤波(UPF) 轴承剩余寿命预测随机过程模型

基于多重环境时间相似理论的燃气轮机热通道部件剩余寿命预测方法

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

中国电机工程学报 2013年第5期33卷 95-101,16页

作者：万安平陈坚红盛德仁胡亚才姚华陈辉浙江大学热工与动力系统研究所浙江省杭州市310027 山东电力工程咨询院有限公司山东省济南市250013

为了制定科学、成本合理的燃气轮机维修策略,解决当前燃气轮机运行维修管理费用高的问题,提出一种基于多重环境时间相似(METS)理论的燃气轮机剩余寿命预测方法。该方法引入同目标机组具有相似运行环境的同类型机组作为参考机组,利用经... 详细信息

为了制定科学、成本合理的燃气轮机维修策略,解决当前燃气轮机运行维修管理费用高的问题,提出一种基于多重环境时间相似(METS)理论的燃气轮机剩余寿命预测方法。该方法引入同目标机组具有相似运行环境的同类型机组作为参考机组,利用经验运行数据,求解其在实际运行条件与基准运行条件下寿命评估参数(运行时间和启停次数)的相似系数。基于METS理论,通过计算目标机组在实际运行条件下的实际运行时间和启动次数,得到其在基准运行条件下的等效运行时间和启动次数,将计算结果与最大维修间隔比较,预测目标机组的剩余寿命。为准确计算目标机组在实际工作条件下的运行寿命,克服传统人工统计的不足,提出实时寿命和历史寿命的计算方法。最后,依据上述方法,开发了实现程序,并以某厂燃气轮机热通道部件的剩余寿命预测计算为例,验证了该方法的有效性和实用性。

关键词：燃气轮机相似原理多重环境时间相似(METS)理论剩余寿命预测

基于深度特征融合网络的数模联动随机退化设备剩余寿命预测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

计算机集成制造系统 2022年第12期28卷 3937-3945页

作者：周涛汪永超张栩静毛凯宁李汶俊四川大学机械工程学院四川成都610065

在工业大数据和万物互联背景下,针对复杂运行条件中的设备健康状态需从多维度进行表征,如何有效地融合多维监测数据,对随机退化设备的精准剩余寿命预测具有重要意义,由此提出一种基于深度特征融合网络的数模联动随机退化设备剩余寿命预... 详细信息

在工业大数据和万物互联背景下,针对复杂运行条件中的设备健康状态需从多维度进行表征,如何有效地融合多维监测数据,对随机退化设备的精准剩余寿命预测具有重要意义,由此提出一种基于深度特征融合网络的数模联动随机退化设备剩余寿命预测方法,构建多维自注意力时间卷积网络对时间窗处理后的多维监测数据做深度特征提取,设计模式加权的特征融合方法获取融合退化指标,然后采用随机过程对退化指标进行建模,通过表征预测效果的优化目标函数对网络参数、模式系数和失效阈值进行反向调整,形成数模联动的剩余寿命预测方法,实现退化指标和随机模型的自动匹配。最后,在涡扇发动机运行数据集上验证了该方法的准确性和优越性。

关键词：剩余寿命预测自注意力机制卷积神经网络特征融合随机过程涡扇发动机

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

仪器仪表学报 2016年第9期37卷 2036-2043页

作者：阙子俊金晓航孙毅浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室杭州310014 浙江工业大学海洋研究院杭州310014

针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对... 详细信息

针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据;在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据,构建出与轴承退化过程相符的非线性状态空间模型,模型参数利用Dempster-Shafer方法进行初始化后采用UKF算法对其进行更新,并预测轴承的剩余寿命。基于轴承全寿命周期试验数据的分析,结果显示所提方法有效地评估了轴承的健康状况,通过对比分析其他剩余寿命预测方法,发现所提方法较好地预测了轴承的剩余寿命。

关键词：轴承健康指数性能评估剩余寿命预测无迹卡尔曼滤波

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LSTM的交流接触器剩余寿命预测

高电压技术 2022年第8期48卷 3210-3220页

作者：刘树鑫高士珍刘洋李静曹云东教育部特种电机与高压电器重点实验室(沈阳工业大学) 沈阳110870

交流接触器在各种低压控制线路中应用极为频繁,因此对其进行剩余寿命预测可以大幅提高电力控制系统的运行稳定性。针对目前交流接触器剩余寿命预测没有充分利用其退化过程前后状态之间联系的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(long... 详细信息

交流接触器在各种低压控制线路中应用极为频繁,因此对其进行剩余寿命预测可以大幅提高电力控制系统的运行稳定性。针对目前交流接触器剩余寿命预测没有充分利用其退化过程前后状态之间联系的问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(long short-term memory,LSTM)的交流接触器剩余寿命预测方法。首先,通过交流接触器全寿命试验平台获取其整个生命周期的退化数据,从中提取出能够反映其运行状态的特征参数;其次,采用灰色关联分析(grey relation analysis,GRA)法和皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)法剔除多维参量的冗余信息,进行特征选择,并将其结果作为预测模型的输入样本;最后进行LSTM预测模型训练。试验结果表明,相比传统循环神经网络(recurrent neural network,RNN),基于LSTM的剩余寿命预测模型能够充分利用全寿命周期时序序列数据的前后关联信息,对交流接触器剩余寿命预测有更高的准确性。

关键词：交流接触器灰色关联分析皮尔逊相关系数特征选择长短期记忆神经网络剩余寿命预测