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基于多源信息融合的系统剩余寿命高维核密度估计研究

基于多源信息融合的系统剩余寿命高维核密度估计研究

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作者：卫少萌太原科技大学

学位级别：硕士

随着智能制造业的快速发展,各类工业系统变得复杂化和集成化,对系统的可靠性以及安全性也有了更高的要求。而系统在受到内外因素的共同影响下,其健康状态会不可避免地出现退化,进而发生故障和失效的概率也逐渐增大。一旦系统发生失效,... 详细信息

随着智能制造业的快速发展,各类工业系统变得复杂化和集成化,对系统的可靠性以及安全性也有了更高的要求。而系统在受到内外因素的共同影响下,其健康状态会不可避免地出现退化,进而发生故障和失效的概率也逐渐增大。一旦系统发生失效,可能会导致不可挽回的经济损失和资源浪费。因此,通过传感器对系统进行实时监测,并收集能反映系统退化的信息,进而构建出有效的剩余寿命预测方法显得尤为重要。本文将传感器数据量化选择和高维核密度估计应用于系统的剩余寿命预测。在传感器数据选择部分,构建了可以量化传感器数据表征系统退化能力的指标体系。在剩余寿命预测部分,研究了基于多源信息融合的相对密度高维核密度剩余寿命预测方法,并在上述方法的基础上,进一步研究基于多层信息融合的动态反馈权重高维核微分同胚变换剩余寿命预测方法,最后通过实验验证所提方法的有效性,主要研究内容如下:(1)鉴于从多传感器获取的大量监测数据之间存在冗余,同时部分数据不能有效表征系统的退化,导致预测结果精度低的问题,提出了一种基于传感器数据选择与多源信息融合的相对密度高维核密度剩余寿命预测方法。首先,提出利用趋势性、单调性、预测性和鲁棒性四个指标对传感器数据进行评价,并通过熵权法构建客观综合评价指标,筛选出综合得分较高,可以更好表征系统退化的传感器数据。其次,通过最大相关-最小冗余算法选取时间相关性最强且信息冗余度最低的多传感器组数据。然后,建立基于特征融合的相对密度高维核密度剩余寿命预测模型。最后以C-MAPSS数据集和N-MAPSS数据集为例进行实验,验证了所提方法的准确性和有效性。(2)针对单一层次的信息融合无法充分利用传感器数据中的系统退化信息,本文提出了一种基于多层信息融合的动态反馈权重高维核微分同胚变换剩余寿命预测方法。首先,提出了一种基于自适应加权数据层融合的传感器子序列构建方法,然后利用高维核密度估计对多传感器数据进行特征层融合。并利用空间映射的方法建立高维核微分同胚变换模型,从而解决高维核密度估计在数据区间边界产生的估计偏差。其次在高维核微分同胚变换模型中引入权重系数,通过动态反馈的方法实时调节权重系数提高高维核微分同胚变换的估计性能。最后通过对C-MAPSS数据集和N-MAPSS数据集进行案例研究,验证了所提方法的优越性。

关键词：信息融合传感器数据选择剩余寿命预测高维核密度估计多层信息融合高维核微分同胚变换

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