融合多源数据的非线性退化建模与剩余寿命预测

• 作者: 任子强 司小胜 王玺 胡昌华 裴洪
• 来源期刊: 中国测试
• 学科: 工学
• 关键词: 复合健康指标 非线性退化模型 贝叶斯参数更新 剩余寿命预测
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 测试理论
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP21
• 字数: 6014字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11857/j.issn.1674-5124.2019050043

摘要

针对目前基于单个传感器剩余寿命预测方法存在预测精度不高的问题,该文提出一种融合多源传感器数据的非线性退化建模与剩余寿命预测方法.该方法包括复合健康指标的构建、模型参数的估计和传感器融合系数的确定,在确定融合系数后,结合设备历史寿命数据与实时监测数据,利用Bayesian参数更新公式推导出设备的剩余寿命概率分布,实现设备的剩余寿命在线预测.最后通过由商用模块化航空推进系统仿真生成的发动机退化数据集进行仿真实验,结果表明该文所提方法能够有效提高设备剩余寿命预测的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡昌华	火箭军工程大学导弹工程学院	33	173	7.0	11.0
2	司小胜	火箭军工程大学导弹工程学院	16	127	7.0	11.0
3	任子强	火箭军工程大学导弹工程学院	3	1	1.0	1.0
4	王玺	火箭军工程大学导弹工程学院	5	1	1.0	1.0
5	裴洪	火箭军工程大学导弹工程学院	7	32	3.0	5.0