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摘要:
剩余寿命估计是工程系统预测与健康管理的关键。目前,基于观测的系统退化数据进行剩余寿命估计得到了很大的关注。由于系统随机退化过程和测量误差的影响,测量数据中不可避免包含退化随机性和测量不确定性。然而,现有基于观测数据的剩余寿命估计研究中,没有将退化随机性和测量不确定性对估计的剩余寿命分布的影响同时考虑。鉴于此,提出了一种基于Wiener过程且同时考虑随机退化和不确定测量的退化建模方法,利用Kalman滤波技术,实现了潜在退化状态的实时估计。在退化状态估计的基础上,得到了同时考虑退化状态不确定性和测量不确定性的解析剩余寿命分布。此外,提出了一种基于极大似然方法的退化模型参数估计方法。最后,通过陀螺仪的退化测量数据验证了本文提出的方法优于不考虑测量不确定性的方法,可以提高剩余寿命估计的准确性。
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文献信息
篇名 不确定退化测量数据下的剩余寿命估计
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 剩余寿命估计 退化模型 不确定测量 Kalman滤波
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 30-35
页数 6页 分类号 TP273
字数 6208字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.01.006
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
剩余寿命估计
退化模型
不确定测量
Kalman滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子学报
月刊
0372-2112
11-2087/TN
大16开
北京165信箱
2-891
1962
chi
出版文献量(篇)
11181
总下载数(次)
11
总被引数(次)
206555
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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