基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测 |
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引用本文: | 陈雄姿,于劲松,陆文高,李行善.基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测[J].系统工程与电子技术,2015,37(10):2298-2305. |
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作者姓名: | 陈雄姿 于劲松 陆文高 李行善 |
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作者单位: | (1. 航天东方红卫星有限公司, 北京 100094; 2. 北京航空航天大学自动化
科学与电气工程学院, 北京 100191) |
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摘 要: | 针对具有多维状态变量、多种工作模式和故障模式的复杂工程系统,提出一种基于综合健康指数(synthesized health index, SHI)与相关向量机(relevance vector machine, RVM)的系统级失效预测方法。在离线训练阶段,先根据有限失效历史数据建立各工作模式下的健康评估模型,并据此获得各历史退化轨迹的SHI序列;然后再使用RVM对这些序列进行回归处理,进而辨识出与回归曲线最为匹配的函数模型。在线预测阶段,先运用健康评估模型计算当前设备的SHI序列并进行RVM回归,再拟合出离线阶段确定的函数模型并添加时变噪声;最后,外推预测出系统剩余使用寿命的概率密度分布。该方法成功应用到涡轮发动机的失效预测案例。
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