基于馬爾可夫模型的壽命預測技術(shù)研究.pdf

1、隨著科學技術(shù)的飛速發(fā)展和市場競爭的日益激烈，工業(yè)生產(chǎn)表現(xiàn)出大型化、高速化、自動化和復雜化等特點。這些大型系統(tǒng)中的關鍵設備，一旦發(fā)生故障，必然會使生產(chǎn)效率降低，還可能造成設備停機、生產(chǎn)停頓，甚至發(fā)生機毀人亡的惡性事故，造成災難性的后果。而在適當?shù)臅r候?qū)υO備進行相應的維修或更換，就能減少停機時間，降低事故發(fā)生次數(shù)。因此，有計劃、有組織地制定合理的維護策略就顯得非常重要，但傳統(tǒng)的設備維護方式（事后維護和定期維護）存在造成經(jīng)濟損失過大的缺點。在

2、此背景下，基于狀態(tài)的維護和智能維護方式應運而生。它們都以設備當前實際工作狀態(tài)為依據(jù)，獲取故障的早期征兆，進而對設備預期的剩余壽命做出預測，有針對性地制定設備維護計劃。準確的剩余壽命預測是基于狀態(tài)的維護和智能維護具有實際應用價值的基礎。本文面向基于狀態(tài)的維護和智能維護，從設備性能衰退的角度，對基于馬爾可夫模型的壽命預測技術(shù)進行研究。
　　本文針對設備的故障率符合浴盆曲線的特點，利用設備性能和故障率之間的關系，提出了性能拐點的概念。在

3、拐點之前，設備性能衰退緩慢，故障率相對較低，可以降低性能監(jiān)測頻率，減少壽命預測次數(shù)，提高預測效率，為企業(yè)節(jié)省費用；拐點之后，設備性能衰退趨勢由緩慢變?yōu)榧眲≡黾?，這種急劇變化影響以性能衰退為基礎的剩余壽命預測的準確性，故利用拐點以后的設備性能進行壽命預測可以提高剩余壽命預測的準確性。利用灰色理論良好的擬合性能，采用預測曲線的斜率判別拐點，本文建立了基于灰色理論的拐點識別模型，并用仿真數(shù)據(jù)和實驗數(shù)據(jù)進行了驗證。
　　針對馬爾可夫預測模

4、型長期預測達到極限狀態(tài)和信息不更新的缺點，本文建立了改進的馬爾可夫預測模型；影響馬爾可夫模型的關鍵因素是模型輸入序列的狀態(tài)劃分，傳統(tǒng)依靠人工經(jīng)驗劃分帶來劃分狀態(tài)不確定和不準確的問題，為此采用模糊C-均值（FCM）聚類算法實現(xiàn)對馬爾可夫過程的狀態(tài)劃分，建立了FCM-權(quán)馬爾可夫壽命預測模型；結(jié)合灰色理論模型和馬爾可夫模型各自的優(yōu)點，建立了灰色馬爾可夫壽命預測模型，并對灰色馬爾可夫預測模型的預測特點進行了分析；針對單樣本預測模型存在的未來信息

5、完全未知的缺點，提出了基于多樣本思想的動態(tài)加權(quán)預測方法，同時參考小波理論中的動態(tài)變尺度方法，對歷史信息和實時信息劃分不同的狀態(tài)，最終建立動態(tài)變尺度馬爾可夫壽命預測模型，并對加權(quán)系數(shù)進行了遍歷尋優(yōu)。采用威布爾仿真數(shù)據(jù)對建立的四種模型進行了驗證，結(jié)果顯示動態(tài)變尺度馬爾可夫模型的預測性能最好。
　　最后，本文以Bently-RK4轉(zhuǎn)子不平衡試驗臺獲得的轉(zhuǎn)子不平衡實驗數(shù)據(jù)為基礎，對建立的四種馬爾可夫模型預測模型進行了實驗驗證，并選擇最優(yōu)的