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。     

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。     

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...     

基于退化与寿命数据融合的产品剩余寿命预测

产品的剩余寿命预测是其维修、更换和备件策略制定的重要依据。目前的寿命预测方法一般仅利用产品自身的性能退化数据,当性能退化数据较少时,剩余寿命预测结果精度难以保证。针对性能退化过程为具有随机效果的Wiener过程的产品,对其进行寿命预测时,采用Bayes方法融合产品的历史寿命信息和该产品自身的性能退化信息,得到性能退化参数的Bayes估计,进而得到该产品的剩余寿命分布,从而提高剩余寿命分布的预测精度。金属化膜脉冲电容器剩余寿命预测分析实例表明了该方法的有效性。     

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。     

基于随机滤波模型的老年人剩余寿命预测

自理能力是老年人健康状况的重要指标,但其与剩余寿命之间的关系一直缺乏严格的量化研究.本文根据中国营养健康调查中不小于55岁人群的自理能力面板数据,构建随机滤波模型预测其剩余寿命概率分布,并采用拟合优度检验测试模型的准确度.研究结果表明,自理能力和健康状况有着密切的关系,是老年人剩余寿命的重要指征;在生化指标难以得到时,构建的模型可以通过观察老年人的自理能力有效地预测其寿命分布.这为人群健康管理所倡导的关注老年人自理能力提供了科学依据,并对人寿保险公司根据老年人自理能力来确定寿险的费率提供了重要参考.     

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

齿轮箱是风力发电机组的关键部件，对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命，提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先，在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上，选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量；其次，采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模，从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数，进而得到其边缘分布函数；再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性，求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数，从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数，得到齿轮箱剩余寿命预测值；最后，提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.     

基于LSTM-DBN的航空发动机剩余寿命预测

针对航空发动机剩余寿命(remaining useful life, RUL)预测中多传感器监测数据维度高、规模大以及时间序列信息考虑不充分等问题,提出一种融合长短时记忆(long short-term memory, LSTM)网络和深度置信网络(deep belief network, DBN)的RUL预测方法。首先,利用LSTM分别对单一传感器进行时间序列预测。其次,将预测结果整合输入到DBN进行健康指标提取。再次,结合健康指标预测曲线和失效阈值得到RUL预测结果。最后,利用商用模块化航空推进系统仿真数据集开展实验,并与已有方法进行对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

基于RCNN-ABiLSTM的机械设备剩余寿命预测方法

针对机械设备的关键退化信息易淹没在非线性、多维度、长时间、大规模监测数据中的问题,提出了一种基于残差卷积神经网络和注意力双向长短时记忆网络融合(residual convolutional neural network-attentional bidirectional long short-term memory network, RCNN-ABiLSTM)的机械设备剩余寿命预测方法。首先通过训练RCNN提取监测数据的深度空间特征;然后通过引入注意力机制,优化双向长短时记忆网络提取时间相关特征的权重参数,加强关键退化信息对剩余寿命预测的表达;最后通过航空发动机数据集验证了方法的有效性。分析结果表明,对于运行条件复杂和故障模式多变的多维监测数据,所提方法能够准确寻找退化时间点,有效提高长时间运行设备的剩余寿命预测准确度。     

基于贝叶斯融合与仿真的系统剩余寿命预测

针对复杂设备的系统级剩余寿命预测问题,提出一种将贝叶斯理论与仿真相结合的融合预测方法.首先,采用仿真方法将单机级的多源失效信息折合到系统级,并转化为验前分布.然后,结合系统级的现场试验数据,获得多源信息的验后分布,并通过加权融合确定联合验后分布,从而预测系统的剩余寿命.最后,以某系统作为实例进行方法验证.结果 表明,所...     

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 me...     

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。     

Methods for predicting the remaining useful life of equipment in consideration of the random failure threshold

The value range of the failure threshold will generate an uncertain influence on the prediction results for the remaining useful life(RUL) of equipment. Most of the existing studies on the RUL prediction assume that the failure threshold is a fixed value,as they have difficulty in reflecting the random variation of the failure threshold. In connection with the inadequacies of the existing research, an in-depth analysis is carried out to study the effect of the random failure threshold(RFT) on th...     

基于磨耗数据驱动模型的轮对镟修策略优化和剩余寿命预报

基于广州地铁车辆轮对的磨耗实测数据, 首先针对踏面直径和轮缘厚度两个型面参数以及镟修比例系数, 给出了一种轮对磨耗的数据驱动模型. 根据轮对应用要求, 提出一种轮对镟修的控制限策略. 在前述轮对磨耗模型的基础上, 给出了该镟修策略的蒙特卡罗仿真步骤. 然后应用蒙特卡罗仿真方法, 实现以期望费用率最小为目标的轮对镟修策略优化, 并给出轮对剩余寿命仿真预报. 研究结果表明: 当轮缘厚度减少到27 mm至27.5 mm时, 通过镟修将轮缘厚度恢复到29mm至30mm, 这样的镟修策略能降低轮对镟修期望费用率, 并延长轮对期望使用寿命; 提出的轮对剩余寿命仿真预报法能够给出某时刻轮对剩余寿命的概率密度分布.