考虑不确定测量的惯性平台剩余寿命自适应预测

针对现有剩余寿命预测方法未考虑测量误差引起的不确定性,且存在预测不确定性大的问题,提出了一种基于Wiener过程的退化过程建模方法,并将测量的不确定性考虑到剩余寿命预测中,推导出了剩余寿命的概率分布。为了实时更新模型参数,利用Kalman滤波算法实时估计Wiener过程中的漂移系数,并利用期望最大化算法实时估计其它相关参数。以某型号惯性平台的退化测量数据为例,进行了实验验证,结果表明,相比其它算法,文中算法能够降低剩余寿命预测的不确定性,提高预测精度。     

基于灰色神经网络的设备剩余寿命在线预测

为解决高可靠复杂设备的剩余寿命通常与多个性能参数共同退化相关的实际问题,提出一种多变量灰色误差神经网络预测方法。首先,建立经过背景值优化的多变量灰色预测模型MGM(1,n),并得到原始数据序列的初始预测值。然后,利用神经网络建立残差序列与原始数据序列之间的映射关系,训练RBF神经网络。最后,将改进的MGM(1,n)模型和RBF神经网络集成,建立多变量灰色误差神经网络预测模型。实例计算结果表明,与单一预测模型相比,该方法能够有效提高预测精度。     

基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法

针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求,提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法.通过在加工中心主要功能部件上安装传感器,实时采集加工中心运行过程中的动态信号,经信号预处理和特征参数提取,采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维,获得最优的特征参数集.建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型,在线预测刀具剩余寿命.实例分析结果显示:该预测方法的预测结果平均准确率为95.21%,可以满足实际需求.同时,将该预测方法与BP神经网络及其变异模型进行了对比,发现该预测方法预测精度更高.     

基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测

锂电池是一种复杂的电化学系统,其容量衰退呈非线性退化,粒子滤波(particle filter, PF)算法作为解决非线性非高斯问题的有效算法经常被用于锂电池剩余寿命预测。针对PF算法中的模糊测量问题,提出无序测量粒子滤波(out of sequence measurement particle filter, OOSMPF)算法对锂电池剩余寿命进行预测。首先利用锂电池加速充放电所获得的容量衰退数据与充放电循环次数建立双指数模型,然后采用OOSMPF算法对锂电池剩余容量进行预测,进而得出锂电池剩余寿命。试验结果显示,本研究提出的OOSMPF算法与PF算法相比,在对三组锂电池寿命的预测上,剩余寿命误差分别降至7次、15次和5次,因此OOSMPF算法更适合用于锂电池剩余寿命预测。本研究能为新能源汽车上的锂电池剩余使用寿命预测提供方法参考。     

基于可靠性分析与状态监测的钻井泵剩余工作寿命预测

在对大量同类钻井泵的大修间隔时间数据进行概率统计分析的基础上,求得与钻井泵的运行可靠度相关的特征参数,在宏观上提供钻井泵寿命预测的依据.动力端中情况最差的轴承的寿命可代表钻井泵的寿命,所以将状态监测所得的经优选的各域振动信息作为神经网络系统的模糊输入向量,通过径向基神经网络求出轴承的故障隶属度,作为轴承理论寿命计算公式的修正系数,由此解决钻井泵剩余工作寿命的预测问题,进而获得钻井泵剩余工作寿命.实际预测结果证明了预测方法的科学性和合理性.     

车用锂离子动力电池剩余寿命非线性组合预测研究

针对单一预测模型难以准确预测锂电池的剩余寿命（remaining useful life, RUL）难题,提出了非线性组合预测方法;利用相空间重构,对实验采集到的数据进行重构,将重构后的数据对改进Elman神经网络和非线性自回归（nonlinear autoregressive with exogenous input,NARX）神经网络这2个单项预测模型进行训练和预测;采用RBF神经网络对2个单项模型的预测值进行非线性组合,获得最终的RUL预测值．结果表明:非线性组合预测方法的均方根误差比PCA-NARX方法提高了近1%,比NARX方法提高了近2%,比改进Elman方法提高了近3%;非线性组合预测方法具有较高的精度及泛化能力,采用相空间重构技术有利于提高非线性组合方法的预测精度．      

锂离子电池健康状态估计与剩余寿命预测

针对锂离子电池健康状态(state-of-health, SOH)估计与剩余有效工作时间(remaining useful life,RUL)预测进行探讨. 提出了一种利用SOH参数反应电池状况,并且建模预测电池RUL的方法. 改进了现有研究成果在RUL预测中不能更新其概率密度的缺陷. 同时应用支持向量回归机(SVR-PF)改进标准粒子滤波算法具有粒子贫化效应的缺点. 仿真结果表明提出的参数准确地反应了电池的状况,同时也准确地预测了电池的RUL;SVR-PF具有比粒子滤波更强的平滑与预测能力.      

锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法

针对锂离子电池的容量恢复现象导致的剩余寿命预测精度不高的问题,提出了一种锂离子电池的多状态模型剩余寿命预测方法.首先通过分析锂电池的衰退数据将锂离子电池的退化过程分为正常退化、容量恢复和加速退化三种状态,然后分别对三种状态的退化过程进行建模并验证了模型的有效性,将3种状态的模型组合得到锂离子电池多状态容量衰退模型.然后...     

基于新健康因子的锂电池健康状态估计和剩余寿命预测

容量和内阻是评估锂离子电池健康状态和预测其剩余寿命的重要指标,然而电池容量和内阻难以直接在线测量.通过分析锂离子电池充电过程中电流和电压的变化特征后提取出两种健康因子,并且证明所提因子与电池容量高度相关,进一步建立了用于锂电池容量估计的两因子线性回归模型.在此基础上,通过结合BP(back propagation)神经网络和粒子群优化思想设计锂离子电池健康状态估计算法.考虑到锂电池的健康状态和剩余使用寿命之间存在一定的映射关系,因此再利用所提取的健康因子和其健康状态估计结果设计了锂电池的剩余使用寿命预测算法.实验结果表明,所提取的健康因子能够准确地进行电池容量估计并应用于在线评估锂离子电池的健康状态和预测其剩余使用寿命.     

基于WS-LSTM的海底管道剩余寿命预测

海底管道处在一个恶劣且不可接触的环境中,它的安全运行受到诸多挑战.为了保障海底管道的安全稳定运行,需对其剩余寿命进行预测,但传统的海底管道剩余寿命预测过多依赖专家经验且预测精确度较低.为了使海底管道剩余寿命预测的精确度进一步提高,本文提出基于WS-LSTM的剩余寿命预测方法,即基于小波变换(wavelet trans-...     

基于融合方法预测锂离子电池剩余寿命

为了准确地预测锂离子电池剩余寿命,创新性地用无迹卡尔曼、遗传算法和粒子滤波算法融合得到的融合方法研究了锂离子电池剩余寿命预测。用无迹卡尔曼算法的滤波结果所构造的建议分布代替标准粒子滤波算法中的重要性密度函数,用遗传算法的选择、交叉和变异过程代替其重采样过程,将3种算法相融合,用于电池的剩余寿命预测。结果表明,相较于标准粒子滤波算法的估算结果,所提的融合方法有效地降低了粒子退化程度,并抑制粒子多样性丧失,其对电池剩余寿命预测的误差更小,更接近实际值。用该融合方法预测锂离子电池剩余寿命时有更高的精确性和适用性。     

一种基于积累一致性测量的在线状态预测算法

针对核极限学习机(Extreme Learning Machine with Kernel,KELM)在线应用过程中,核矩阵膨胀,导致算法复杂性不断上升,且难以跟踪系统时变特征的问题,以滑动时间窗为基本建模策略,提出了一种新的KELM在线稀疏学习算法.在前向与后向稀疏化过程中,基于提出的构造与修剪策略,通过在线最小化字典的积累一致性,可选择一组具有预定规模的关键节点.在增样学习与减样学习过程中,基于节点选择结果,利用矩阵的初等变换与分块矩阵求逆公式,模型参数能被在线递推更新.提出的算法被用于混沌时间序列预测与音频放大器状态预测.实验结果表明:相比于4种流形的在线序贯ELM算法,提出的方法在花费相似的测试时间的条件下,能够显著提升预测精度,且具有较好的稳定性.     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量，建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型，研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明，各参数的不确定性越大，管线的可靠性越低；缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期，对管线的可靠性有很大影响，而随着时间的推移，腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线，基于管线腐蚀检测数据，对1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测，从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料．     

腐蚀管线的剩余寿命预测

预测管线的腐蚀变化趋势及腐蚀对管线结构完整性的危害是评价管线剩余寿命的关键步骤。将影响管线剩余寿命的各种因素看成是分布各异的随机变量 ,建立了预测管线失效的概率数学模型。利用这一模型 ,研究了腐蚀速率、缺陷深度、管道壁厚和工作压力等因素对管线可靠性的影响。结果表明 ,各参数的不确定性越大 ,管线的可靠性越低 ;缺陷深度在腐蚀缺陷形成初期 ,对管线的可靠性有很大影响 ,而随着时间的推移 ,腐蚀速率将对管线的可靠性有较大影响。对一条输油管线 ,基于管线腐蚀检测数据 ,对 1km长度的管道进行失效概率统计分析得到的腐蚀速率能够对管线全线的安全状况做出合理预测 ,从而为管线的进一步维修与检测提供参考资料。     

基于监督局部模型的设备剩余寿命预测

精确预测设备的剩余使用寿命能帮助厂商衡量所生产设备的质量,也有利于使用者及时更换或修理设备。截至2021年,基于相似性预测剩余寿命的研究大多使用欧式距离进行相似性的判定,容易出现维度灾难。本研究结合长短期记忆网络和自编码器提取设备的时序特征,之后使用监督局部模型进行剩余使用寿命预测,以随机森林为基础进行相似性的判定。最后,本研究使用C-MAPSS数据集验证了所提出方法的有效性,所提出方法在预测精度上要优于其余几个对比方法,并进行相关的讨论。     

基于双通道模型的航空发动机剩余寿命预测

针对现阶段航空发动机单一剩余使用寿命预测模型数据挖掘深度不足导致预测精度低的问题,提出一种双通道模型的预测方法。首先,构建双通道网络结构：通道一使用时间卷积网络,通过残差结构和空洞卷积使得网络具有更大的感受野和计算速度;通道二使用卷积长短时间记忆网络,提取多维时空特征,捕捉数据长期依赖关系。其次,利用多头注意力机制为双通道网络特征重新赋予权重。最后,将双通道网络进行特征融合输出,实现对航空发动机剩余寿命预测。使用涡扇发动机退化数据集进行实验验证,并与其它文献中提到的卷积双向长短时间记忆网络模型、多特征注意力模型、多头注意力模型、卷积门控单元循环神经网络模型进行对比。结果表明,所提模型在3种评价指标上均取得更好的表现,为航空发动机剩余寿命预测提供了一种新思路。     

基于劣化数据的综合传动装置剩余寿命预测

研究不确定测量多维劣化监测数据下的综合传动装置剩余寿命预测.采用主元分析与状态空间模型融合得到装置劣化程度指标;根据随机过程首中时间的概念定义了装置的剩余寿命,利用Wiener过程建立了装置劣化过程模型,模型中考虑了装置劣化随机性与监测数据测量不确定性;采用极大似然估计方法估计了模型参数,并利用Kalman滤波技术实现了劣化模型的实时估计与更新,得到了装置的剩余寿命分布.研究结果表明,文中的方法能够客观描述装置性能劣化规律,优于不考虑测量不确定性的方法,能够提高剩余寿命预测的准确性,为装置的视情维护提供指导.      

基于相关向量机的发动机剩余寿命预测

针对民航发动机寿命预测中监测参数较多筛选困难的问题,提出一种基于信息融合与相关向量机的发动机剩余寿命预测方法。首先通过核主元分析方法从发动机多维监测数据中提取退化特征信息;然后利用非线性模型将主元序列融合成反映发动机退化趋势的健康指数序列;最后采用相关向量机以历史失效数据为训练样本建立预测模型,对现有的发动机健康指数序列进行外推预测得到当前样本的寿命预测值。通过NASA Ames研究中心公开的涡轮风扇发动机仿真数据验证了该方法的有效性,其预测性能优于常用的支持向量机模型和过程神经网络模型。     

基于维纳过程的锂离子电池剩余寿命预测

锂离子电池内部结构复杂,受外界影响大,使其容量退化过程具有不确定性因素而呈现随机性.对电池容量退化服从非线性维纳过程建立状态空间模型,并认为参数是服从共轭分布的随机变量,增加了模型不确定性使之更加符合锂离子电池容量的退化过程.利用自助法获得先验分布参数初始值,由共轭分布的性质可以得到后验分布的类型,由此得到简便的参数估计方法.粒子滤波可对每一时刻的参数及退化状态进行估计和更新,根据提前设定的状态阈值可以预测电池的剩余寿命.具体实例验证了方法的准确性,该方法对可靠性高、样本量少的电池的剩余寿命预测有借鉴意义.     

微惯性测量组合的研究

介绍了一个用于微型惯性测量组合(Micro-inertialmeasurementunit,MIMU)的定位定向系统装置。该装置由数据采集模块、数据传送模块、数据处理模块组成。实验结果表明,系统达到了设计要求。