基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
有效的剩余寿命预测对设备可靠性与安全性起着关键作用,不确定的内部老化状态和外部使用工况导致的随机退化应力会极大地影响设备的退化速率和健康状况.提出一种新的随机退化应力作用下的设备剩余寿命预测方法.将随机退化应力引入老化过程,基于维纳过程建立随机应力作用下的设备老化模型,提出融合期望最大化算法和粒子群优化算法的先验参数离线估计方法;在贝叶斯框架下在线更新随机系数,推导剩余寿命预测结果的概率密度分布函数.基于锂电池实验退化数据验证了所提方法的有效性.结果表明,考虑随机应力对设备退化规律的影响,能够有效提高剩余寿命的预测精度并降低预测结果的不确定性.
推荐文章
多退化变量灰色预测模型的滚动轴承剩余寿命预测
剩余寿命预测
滚动轴承
多退化变量灰色预测模型
退化趋势特征参数
基于性能退化的热老化可靠性剩余寿命预测方法
核电厂
主管道
核电厂热老化
冲击性能
剩余寿命
贝叶斯更新
测量导致设备性能退化条件下的剩余寿命建模分析
:有损测量
剩余寿命
贝叶斯方法
实时更新
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 随机退化应力作用下设备剩余寿命预测方法
来源期刊 兵工学报 学科 工学
关键词 剩余寿命预测 随机退化应力 维纳过程 贝叶斯框架 期望最大化算法 粒子群优化算法
年,卷(期) 2022,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 712-719
页数 8页 分类号 TB114.3
字数 语种 中文
DOI 10.12382/bgxb.2021.0018
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (0)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2022(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
剩余寿命预测
随机退化应力
维纳过程
贝叶斯框架
期望最大化算法
粒子群优化算法
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
兵工学报
月刊
1000-1093
11-2176/TJ
大16开
北京2431信箱
82-144
1979
chi
出版文献量(篇)
5617
总下载数(次)
7
总被引数(次)
44490
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
论文1v1指导