考虑测量误差和随机效应的设备剩余寿命预测#br#

针对非线性退化设备的剩余寿命预测问题,尚未系统研究考虑测量误差和随机效应的退化建模、先验参数估计及相应的剩余寿命预测方法。首先建立考虑测量误差和随机效应的非线性Wiener退化模型;利用同类设备历史监测数据,基于期望最大化算法估计出退化模型中固定系数和随机系数先验分布;采用状态空间模型描述目标设备当前监测状态,基于Kalman滤波算法迭代估计出随机系数后验分布和当前真实退化状态;利用全概率公式,推导出考虑隐含状态估计不确定性的设备剩余寿命的概率密度函数;仿真实例分析表明,所提方法较现有方法在参数估计误差和剩余寿命预测精度上具有一定优势。     

隐含非线性退化设备的剩余寿命在线预测方法

随机退化设备在实际运行中会产生非线性、隐含性等问题,对其剩余寿命预测会产生不确定性影响。现有剩余寿命预测方法尚未系统研究隐含非线性退化建模及相应的剩余寿命分布。因此,采用Wiener过程,建立了隐含双重非线性退化模型;利用设备现场监测数据,更新了隐含状态的后验分布;利用全概率公式,基于首次达到失效阈值的时间分布推导出设备剩余寿命分布;基于激光器实测退化数据设定仿真参数,对所提方法的正确性和合理性进行了对比验证。     

多阶段随机退化设备剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是系统视情维护和健康管理的重要基础.针对设备退化过程中表现出的阶段性差异,提出了一种基于累加和检验变点分析与漂移布朗运动的剩余寿命预测方法.该方法首先对获取的状态检测信息进行累加和检验,获得退化过程的最新显著变点;然后利用最新变点之后的状态检测数据对漂移布朗运动模型的参数进行极大似然估计;最后利用失效阈值的首达时间分布预测设备的剩余寿命.连续搅动水箱式反应堆仿真试验说明了所提方法的有效性.试验结果表明,所提方法能够准确地检测出退化过程的显著变化点,预测设备的剩余寿命,且预测结果波动较小,具有更好的鲁棒性.     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

二元相关退化系统可靠性分析及剩余寿命预测

退化相关性和个体差异对二元退化系统可靠性有直接影响,针对该问题,在退化过程模型基础上,建立了相应的系统可靠度和剩余寿命预测模型。首先同时考虑个体退化过程和相关性差异,采用随机参数的Gamma过程和Copula函数建立系统二元相关退化模型,为提高模型适用性,随机参数采用非共轭先验分布假设。在此基础上,分析随机参数对系统可靠度影响,提出基于贝叶斯理论的剩余寿命预测方法。利用马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)方法对模型未知参数进行估计。案例分析结果说明了在此类系统可靠性估计时考虑个体差异的必要性,也验证了该剩余寿命预测方法的精确性。     

基于比例加速退化建模的单台机载设备剩余寿命自适应预测

针对现有机载设备剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法在新研单一样本条件下, 无法应用于加速退化试验场景的问题, 本文基于比例关系模型提出了一种加速退化场景下适用于单个试验样本的自适应RUL预测方法。首先, 依据加速退化环境下Wiener过程存在的漂移/扩散系数比例关系, 构建考虑设备个体差异与测量误差的非线性随机退化模型; 其次, 针对加速退化试验存在单一受试样本的情况, 提出了基于期望最大和卡尔曼滤波联合算法的参数自适应估计方法; 然后, 基于卡尔曼滤波原理在线更新目标设备的退化状态, 并推导出设备剩余寿命的概率密度函数; 最后, 通过对单台行波管加速退化实测数据进行分析, 验证了方法的正确性和优势。     

基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测

针对传统基于加速退化建模的剩余寿命在线预测方法需在特定共轭分布条件下才能实现漂移系数和扩散系数同步更新的问题,提出一种基于比例关系加速退化建模的设备剩余寿命在线预测方法。首先,在传统Wiener退化模型中引入扩散系数与漂移系数的比例关系,从建模角度保证了扩散系数与漂移系数同步更新的可能性。其次,提出一种基于两步极大似然的参数估计方法,实现对模型参数的合理估计。然后,基于加速因子不变原则制定退化数据折算规则,并采用卡尔曼滤波原理在线更新设备退化状态。最后,基于全概率公式,推导出常应力条件下设备剩余寿命的概率密度函数。以某型加速度计加速退化数据为例进行分析验证,证明了所提方法能够有效提升剩余寿命预测的准确性,具备工程应用价值。     

基于维纳过程的维修决策和备件库存联合优化

为了降低设备运营总成本,充分发挥视情维修的优势,开展了设备的视情维修决策与备件库存量的联合优化研究。首先,采用Wiener过程建立了退化模型,估计了设备退化参数和剩余寿命;以此为基础,为充分利用剩余寿命的信息价值,引入预约备件的概念,选用遗传算法和蒙特卡罗相结合的方法,建立了以库存参数、预防性检测阈值和预约备件剩余寿命阈值为变量,以部件平均费用率最小为目标的维修与备件的联合优化仿真模型;最后,通过实例比较分析,表明联合优化方法大大地降低了维修和备件总成本,验证了方法的可行性和有效性。     

随机冲击影响的非线性退化设备剩余寿命预测

退化设备的剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测是当前可靠性领域研究的一个热点问题。基于Wiener过程,提出一种考虑随机冲击影响的非线性退化设备RUL预测方法。首先,设备连续退化过程用一个非线性Wiener过程描述,而冲击导致退化水平突变的影响由一个复合泊松过程刻画;其次,基于所建立的退化模型和首达时间概念,推导出剩余寿命概率密度函数及其近似解析解,极大地减少了数值计算时间,并提出一种基于期望最大化算法的模型参数估计方法。数值仿真和航天锂电池实例验证表明,所提方法提高了RUL预测的准确性,对于解决存在随机冲击影响的设备RUL预测问题具有一定的理论指导意义。     

不完全维修下海底腐蚀管道剩余寿命预测

本文提出了一种在考虑不完全维护影响下的腐蚀管道分阶段退化模型和剩余寿命预测方法.首先,设其全寿命周期内进行3次不完全维护,则退化过程为4个阶段;其次,在维护活动干预下的非线性分阶段随机扩散过程框架下,对其退化规律进行建模,推导首达时间意义下剩余寿命概率分布,实现实时剩余寿命估计;然后,利用状态监测数据和维护数据对模型参数进行极大似然估计和贝叶斯更新;最后通过实例验证所提参数估计和寿命预测方法的有效性.结果表明:该模型能很好地描述不完全维修下腐蚀管道分阶段退化过程,能够给出可信的可靠性评估结果,使得腐蚀管道具有较高的安全运营等级,克服了传统方法过维修或欠维修带来的不利影响,降低了维修成本.     

Remaining useful lifetime prediction for equipment based on nonlinear implicit degradation modeling

Nonlinearity and implicitness are common degradation features of the stochastic degradation equipment for prognostics.These features have an uncertain effect on the remaining useful life(RUL)prediction of the equipment.The current data-driven RUL prediction method has not systematically studied the nonlinear hidden degradation modeling and the RUL distribution function.This paper uses the nonlinear Wiener process to build a dual nonlinear implicit degradation model.Based on the historical measured data of similar equipment,the maximum likelihood estimation algorithm is used to estimate the fixed coefficients and the prior distribution of a random coefficient.Using the on-site measured data of the target equipment,the posterior distribution of a random coefficient and actual degradation state are step-by-step updated based on Bayesian inference and the extended Kalman filtering algorithm.The analytical form of the RUL distribution function is derived based on the first hitting time distribution.Combined with the two case studies,the proposed method is verified to have certain advantages over the existing methods in the accuracy of prediction.     

考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化

视情维修与备件库存联合优化是确保装备内关键部件安全运行, 降低维修保障成本的有效方法。针对现有模型忽略复杂环境中随机冲击影响的问题, 提出一种考虑随机冲击影响的多部件系统视情维修与备件库存联合优化模型。首先, 建立随机冲击影响下的退化模型及可靠度函数模型, 在首达时间的意义下利用阈值转换思想推导出剩余寿命概率分布, 采用极大似然法估计退化模型参数; 然后, 制定视情维修与备件库存联合策略, 以平均费用率最低为目标建立联合优化模型, 利用粒子群优化算法和蒙特卡罗仿真进行求解; 最后, 通过实例分析和敏感性分析验证了所提模型的有效性和应用价值。     

战时基于竞争失效的装备系统可靠性建模与预防性维修策略

针对战时装备受到使用退化与随机冲击的共同作用发生竞争失效的问题,提出了基于状态的预防性维修策略。首先建立了单系统的可靠性评估模型,该模型考虑了装备系统冲击阈值随总退化量的累计而减少的实际,并提出了阈值连续变化条件下的装备系统可靠性建模方法;其次针对装备的隐蔽功能故障,提出了定期检测下基于状态的预防性维修策略,构建了装备系统的成本率函数;最后结合实例分析,确定了装备系统的可靠度函数和最优预防性更换阈值,并对比分析了不同冲击阈值参数对可靠度的影响。研究结果表明:该模型可以有效解决竞争失效条件下装备系统的可靠性评估问题,同时也可为装备系统预防性维修策略提供模型参考。     

基于HGERT网络模型的退化型失效可靠性评估

针对退化型失效的复杂装备系统,提出基于隐图解评审技术(hidden graphic evaluation and review technique,HGERT)网络模型来进行系统可靠性预计和评估的方法。图解评审法(graphic evaluation and review technique,GERT)网络中的节点代表装备失效过程中正常状态到失效状态的转移,通过传感器将反映系统隐性状态的性能特征参数进行量化输入,从而将GERT网络中的各个劣化状态节点进行展开。应用Viterbi算法对模型参数进行解码和学习,确定退化型失效系统状态转移概率。将装备运行中所处的工作应力、环境载荷等影响性能衰退的因素作为输入,将关键性能指标退化量作为输出,建立装备性能退化的一般控制模型并将其作为GERT网络活动传递的随机变量。借助于信号流图理论对参数进行解析,监测系统处于不同状态时的性能退化水平,为故障预测和装备健康管理提供支持。案例通过对铣床性能退化量的分析,证明所构模型的可行性和合理性。     

基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime, RUL)预测方法未考虑运行条件差异, 从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题, 提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法, 区分装备部件的运行条件类别, 通过各类别内服役部件和参考部件的性能状态相似性, 预测服役部件的RUL; 基于RUL预测结果, 以装备部件维修储备总费用最低为目标, 以资源利用率为约束, 建立经济性储备策略决策模型; 采用差分进化算法对模型寻优求解, 得到最优装备部件储备策略。实例分析表明, 所提方法能够有效提升RUL预测的准确性和部件储备策略的科学性, 具备工程应用价值。