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摘要:
针对现有剩余寿命预测研究中需要多个同类设备历史数据离线估计模型参数的问题,本文提出了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法.该方法,利用指数随机退化模型来建模设备的退化过程,基于退化监测数据运用Bayesian方法更新模型的随机参数,进而得到剩余寿命的概率分布函数及点估计.区别于现有方法,本文方法基于设备到当前时刻的监测数据,利用期望最大化算法对模型中的非随机未知参数进行在线估计,由此无需多个同类设备历史数据.最后,通过数值仿真与实例分析,验证了本文方法在剩余寿命预测时的有效性.
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文献信息
篇名 基于随机退化数据建模的设备剩余寿命自适应预测方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 寿命预测 退化 Bayesian方法 期望最大化
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 1119-1126
页数 8页 分类号 TP277
字数 6454字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.06.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 文成林 杭州电子科技大学自动化学院 106 1053 17.0 28.0
2 孙国玺 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室 40 92 5.0 8.0
3 张清华 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室 44 181 8.0 11.0
4 段志宏 广东石油化工学院广东省石化装备故障诊断重点实验室 11 30 3.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
寿命预测
退化
Bayesian方法
期望最大化
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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