融合寿命数据和退化数据的防喷阀剩余寿命预测

为了解决目前利用Wiener过程对产品进行寿命预测时,由于考虑个体差异至少需要对模型的三个参数进行估计从而导致计算量较大的问题,提出了利用个体方差和总体方差的相关关系以减少待估计参数个数的寿命预测方法。利用历史寿命数据和实时退化数据,采用Bayes估计和EM(expectation maximization)算法得到性能退化信息的参数值,从而得出防喷阀的剩余寿命的概率密度函数及相关分布。仿真结果表明所提方法不仅减少了待估计参数的个数,使计算过程更简单有效,而且有效提高了剩余寿命的预测精度。