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多部件系统分簇时变核密度剩余寿命预测研究

多部件系统分簇时变核密度剩余寿命预测研究

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作者：樊兴乐太原科技大学

学位级别：硕士

现如今高端制造、电子信息、人工智能等技术处于高速发展阶段,从而促使各类设备朝着智能化方向发展。利用高性能传感器收集的海量数据,可以反映设备的健康状态,多部件系统的剩余寿命预测已受到越来越多学者的关注。剩余寿命预测可以在... 详细信息

现如今高端制造、电子信息、人工智能等技术处于高速发展阶段,从而促使各类设备朝着智能化方向发展。利用高性能传感器收集的海量数据,可以反映设备的健康状态,多部件系统的剩余寿命预测已受到越来越多学者的关注。剩余寿命预测可以在部件发生故障前估计系统或部件未来的运行状态,估计其剩余使用时间,从而为健康管理提供维修策略等信息,便于制定维修方案,这样不仅可以降低维修费用,而且能避免产生重大灾难性损失。本文根据设备运行过程传感器收集到的数据,对系统中不同部件的随机相关性进行剩余寿命预测建模,实验结果表明剩余寿命预测的精度提高了大约3%,主要研究工作如下:(1)针对系统中不同部件的退化过程存在随机相关性的问题,提出了一种考虑多部件随机相关性分簇时变核密度估计的剩余寿命预测方法。首先对系统中存在随机相关性的多部件进行分簇研究,考虑在同一个簇中的不同部件受到随机相关性的影响,不同簇之间的部件是互不影响的。判断部件之间的相关性特征,利用不同部件的相关性特征来进行分簇退化建模。其次,时变系统的参数随着时间在变化,考虑到接近当前时刻监测数据比历史数据对寿命预测的影响更大,将接近当前时刻的数据给予较大的权重,建立时变核密度估计预测模型,其中窗宽采用k近邻自适应窗宽选择方法。最后通过选择涡扇发动机的传感器数据为例,验证了所提方法的有效性和实用性。(2)针对高维Copula函数求解过程中的维数灾难问题,提出了一种多部件降维时变核密度估计的剩余寿命预测方法。首先,对具有随机相关性多部件建立高维Copula函数方法,然后将高维联合概率密度函数分解为边缘概率密度函数和双变量的Copula函数的乘积来实现多元相关的建模,将高维数据降到二维,提高了高维剩余寿命预测的准确性,最后通过实验验证了剩余寿命预测模型的准确性和可靠性。

关键词：分簇多部件随机相关性时变核密度估计降维剩余寿命预测

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