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摘要:
为在线预测单台服役设备的可用剩余寿命,提出一种融合先验退化数据和设备自身现场退化数据的剩余寿命预测方法。建立符合非线性Wiener过程描述的设备退化模型,利用先验数据采用极大似然法估计模型中的未知参数,使用贝叶斯方法融合新增的现场退化数据实时更新模型参数,进一步实现对设备实时剩余寿命评估。数值仿真和实例计算的结果表明,与固定参数法相比,该方法能够根据现场退化数据不断更新设备剩余寿命分布,进而更好地体现设备的个体差异,显著降低剩余寿命分布的不确定性。
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文献信息
篇名 退化数据驱动的设备剩余寿命在线预测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 剩余寿命 非线性维纳过程 贝叶斯方法 退化 极大似然法
年,卷(期) 2016,(23) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 249-254
页数 6页 分类号 TP206
字数 5176字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1411-0047
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 薛颂东 太原科技大学工业与系统工程研究所 25 137 5.0 11.0
2 史华洁 太原科技大学工业与系统工程研究所 2 5 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
剩余寿命
非线性维纳过程
贝叶斯方法
退化
极大似然法
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
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