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基于油液光谱分析和粒子滤波的发动机剩余寿命预测研究

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光谱学与光谱分析 2013年第9期33卷 2478-2482页

作者：孙磊贾云献蔡丽影林国语赵劲松军械工程学院装备指挥与管理系河北石家庄050003 石家庄军械技术研究所河北石家庄050003 军事交通学院装备保障系天津300161

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filt... 详细信息

油液光谱分析是机械磨损状态监测、故障诊断与故障预测的重要技术,基于光谱数据的机械状态剩余寿命预测有利于实现机械系统的最优维修决策。由于机械设备越来越复杂,其健康状态的退化过程很难用线性模型来表示,而粒子滤波(particle filter,PF)对非线性非高斯系统的处理能力,与经典Kalman滤波相比具有明显的优势,文章将PF预测方法运用于光谱分析,提出了基于PF和油液光谱分析技术的设备剩余寿命预测方法。在预测模型中实现了根据设备后验分布的估计值预测其先验分布概率,建立了基于PF的多步向前长期预测模型。最后,对某发动机实际的光谱分析数据进行了预测和分析,并与传统Kalman滤波方法的预测结果进行了比较,结果充分表明了本方法的有效性和优越性。

关键词：油液光谱分析粒子滤波发动机剩余寿命预测

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多参数相似性信息融合的剩余寿命预测

计算机集成制造系统 2018年第4期24卷 813-819页

作者：梁泽明姜洪权周秉直高建民高智勇王荣喜姜朋西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室陕西西安710049 陕西省计量科学研究院陕西西安710006

针对常规基于相似性信息的寿命预测方法的退化指标难以建立的问题,提出一种多参数相似性信息融合的剩余寿命预测方法。该方法并不进行退化指标的建立,而是利用单个原始参数数据直接进行基于相似性的寿命预测,然后将各参数对应的寿命信... 详细信息

针对常规基于相似性信息的寿命预测方法的退化指标难以建立的问题,提出一种多参数相似性信息融合的剩余寿命预测方法。该方法并不进行退化指标的建立,而是利用单个原始参数数据直接进行基于相似性的寿命预测,然后将各参数对应的寿命信息进行融合得到设备的剩余寿命。为提高信息融合时的合理性,给出一种以相关性Spearman系数为基础的设备退化敏感性关键参数量化筛选及剩余寿命融合权重分配方法,结合各参数对应的剩余寿命信息,加权融合实现设备的剩余寿命预测。实验结果表明,相比于常规方法,所提方法在剩余寿命预测的准确性及改善预测精度方面更具优势。

关键词：相似性信息融合剩余寿命预测参数故障诊断

双时间尺度下的设备随机退化建模与剩余寿命预测方法

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自动化学报 2017年第10期43卷 1789-1798页

作者：张正新胡昌华司小胜张伟火箭军工程大学控制工程系西安710025 火箭军工程大学信息工程系西安710025

基于退化建模的剩余寿命预测(Remaining useful life,RUL)是当前可靠性领域研究的热点.现有的退化模型都是针对单个时间尺度下的退化设备,缺少对设备性能变化与多个时间尺度相关的退化建模与剩余寿命预测方法.鉴于此,本文基于Wiener过... 详细信息

基于退化建模的剩余寿命预测(Remaining useful life,RUL)是当前可靠性领域研究的热点.现有的退化模型都是针对单个时间尺度下的退化设备,缺少对设备性能变化与多个时间尺度相关的退化建模与剩余寿命预测方法.鉴于此,本文基于Wiener过程提出了一种双时间尺度随机退化建模与剩余寿命预测方法,用随机比例系数描述不同时间尺度之间的不确定关系,推导出了首达时间意义下设备的双时间尺度剩余寿命分布,讨论了其与基于单时间尺度退化模型得到的剩余寿命分布之间的关系,并给出了基于历史退化数据的未知参数极大似然估计方法.最后,将所提方法应用到惯性平台关键器件陀螺仪的退化建模与剩余寿命预测中,验证了方法的有效性.

关键词：退化建模剩余寿命预测双时间尺度 Wiener过程首达时间

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新型非线性退化建模与剩余寿命预测

计算机集成制造系统 2019年第7期25卷 1647-1654页

作者：彭才华钱富才杜许龙陕西航空职业技术学院电子工程学院陕西汉中723102 西安理工大学自动化与信息工程学院陕西西安710048

鉴于数据驱动的寿命预测方法多采用线性退化模型建模,而实际退化数据多呈现为非线性形式,为此,提出一种新型非线性退化模型,利用首达时间原理推导出模型剩余寿命概率密度函数的解析表达式,采用极大似然法估计模型中的未知参数,并用AIC... 详细信息

鉴于数据驱动的寿命预测方法多采用线性退化模型建模,而实际退化数据多呈现为非线性形式,为此,提出一种新型非线性退化模型,利用首达时间原理推导出模型剩余寿命概率密度函数的解析表达式,采用极大似然法估计模型中的未知参数,并用AIC准则检验了模型的准确性。通过仿真数据与激光发生器的性能退化数据对模型进行了验证分析,结果表明了新型非线性退化模型的准确性和实用性。

关键词：非线性退化建模参数估计剩余寿命预测激光发生器

基于Wiener过程电子式漏电断路器的剩余寿命预测

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电工技术学报 2022年第2期37卷 528-536页

作者：刘帼巾李想王泽岳承浩省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学) 天津300130

对高可靠性、长寿命的电子式漏电断路器建立基于Wiener过程的剩余寿命预测模型并对其进行可靠性预测。首先对电子式漏电断路器进行以温度为加速应力、剩余动作电流值为退化特征量的恒定应力加速退化试验,根据试验数据描述其性能退化轨迹... 详细信息

对高可靠性、长寿命的电子式漏电断路器建立基于Wiener过程的剩余寿命预测模型并对其进行可靠性预测。首先对电子式漏电断路器进行以温度为加速应力、剩余动作电流值为退化特征量的恒定应力加速退化试验,根据试验数据描述其性能退化轨迹,分析性能退化规律;然后对加速退化试验数据进行正态分布检验,验证其符合Wiener过程,利用极大似然估计的方法,对剩余寿命预测模型进行参数估计,预测出漏电断路器的剩余寿命;将漏电断路器初始时刻的剩余寿命作为伪失效寿命,外推出漏电断路器在正常应力下的使用寿命大约为2085天。

关键词：性能退化 Wiener过程恒定应力加速退化试验剩余寿命预测

多退化变量下基于Copula函数的陀螺仪剩余寿命预测方法

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航空学报 2014年第4期35卷 1111-1121页

作者：张建勋胡昌华周志杰司小胜杜党波第二炮兵工程大学302教研室

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命(RUL)预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动... 详细信息

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命(RUL)预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动性随时间递增的特性,提出了一种方差时变的正态随机过程退化建模方法,得到了陀螺仪剩余寿命的边缘分布函数。然后,通过Copula函数来描述退化变量之间的相关性,将得到的剩余寿命的边缘分布进行融合,得到了陀螺仪剩余寿命的联合分布函数。最后,通过陀螺仪实例分析验证了方法的适用性和可行性。

关键词：多退化变量建模剩余寿命预测 Copula函数陀螺漂移联合分布函数可靠性

基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法

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同方期刊数据库

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控制与决策 2021年第7期36卷 1699-1706页

作者：陈佳鲜毛文涛刘京张新明河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 智慧商务与物联网技术河南省工程实验室河南新乡453007

不同工况下轴承退化数据分布不一致导致深度学习等方法对剩余寿命预测效果有限,而已有迁移学习预测方法未能充分挖掘不同工况退化序列的内在趋势性,为此,提出一种基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法.首先,提出一种深度时序特... 详细信息

不同工况下轴承退化数据分布不一致导致深度学习等方法对剩余寿命预测效果有限,而已有迁移学习预测方法未能充分挖掘不同工况退化序列的内在趋势性,为此,提出一种基于深度时序特征迁移的轴承剩余寿命预测方法.首先,提出一种深度时序特征融合的健康指标构建模型,利用时间卷积网络挖掘退化趋势的内在时序特征,得到源域多轴承的健康指标;然后,提出一种最小化序列相似度的领域自适应算法,利用源域健康指标作为退化趋势元信息,选取目标域与源域之间的公共敏感特征;最后,采用支持向量机构建预测模型.在IEEE PHM Challenge 2012轴承全寿命数据集上进行实验,结果表明,所提出方法构建的健康指标可更有效地反映退化趋势,同时明显提升剩余寿命预测的准确度.

关键词：剩余寿命预测深度学习迁移学习健康指标时序特征轴承

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非均匀监测条件下滚动轴承剩余寿命预测方法

机械工程学报 2023年第23期59卷 96-104页

作者：王宇刘秋发彭一真西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049 重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

退化过程的建模依赖时间和幅值的离散化,现有的退化建模方法大多基于时间均匀离散的假设。然而,在设备的日常运维中,由于传感器故障或操作人员失误等因素,可用监测数据会出现非均匀分布的情况(如旋转机械的关键部件滚动轴承的状态监测数... 详细信息

退化过程的建模依赖时间和幅值的离散化,现有的退化建模方法大多基于时间均匀离散的假设。然而,在设备的日常运维中,由于传感器故障或操作人员失误等因素,可用监测数据会出现非均匀分布的情况(如旋转机械的关键部件滚动轴承的状态监测数据),导致退化模型进行参数更新和剩余寿命预测时存在额外偏差。针对该问题,提出一种非均匀监测条件下的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先,构造监测间隔相关的布朗运动项,以精确刻画非等间隔退化模型中随机参数的时间不确定性。在此基础上,提出了一种基于期望最大化算法和平方根容积卡尔曼滤波的非等间隔退化模型的参数动态推断方法,实现了滚动轴承退化状态与剩余寿命的自适应估计。通过滚动轴承全寿命试验实例,验证所提出剩余寿命预测方法的有效性。结果表明,在非均匀监测条件下,与其他指数退化模型相比,所提出的方法具有更高的预测准确度和更优的拟合性能。

关键词：滚动轴承剩余寿命预测非均匀监测间隔平方根容积卡尔曼滤波

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基于性能退化的数控机床剩余寿命预测

机械工程学报 2018年第17期54卷 181-189页

作者：邓超陶志奎吴军钱有胜夏爽华中科技大学机械科学与工程学院

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过... 详细信息

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过程模型,从而得到数控机床的多性能退化量分布模型。依据失效原则,得到数控机床的性能阈值分布模型。由此,建立基于阈值分布的剩余寿命预测模型得到剩余寿命概率密度函数。在数控机床进给系统试验平台上进行试验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和剩余寿命预测方法的正确性和有效性。

关键词：数控机床性能退化建模剩余寿命预测维纳过程失效原则