基于時(shí)間序列分析的剩余壽命預(yù)測(cè)模型.pdf

1、隨著精確的維修和再制造理念越來(lái)越深入,對(duì)系統(tǒng)或部件的剩余壽命預(yù)測(cè)、估計(jì)變得越來(lái)越重要。但現(xiàn)在的系統(tǒng)和部件越來(lái)越可靠,很難獲得其故障數(shù)據(jù),實(shí)際上不管是系統(tǒng)還是部件,其性能指標(biāo)隨著使用逐漸降低,轉(zhuǎn)而考慮退化系統(tǒng)或部件的剩余壽命。本文針對(duì)退化系統(tǒng)運(yùn)用時(shí)間序列的方法預(yù)測(cè)其剩余壽命。
　　首先綜述了剩余壽命的研究進(jìn)展,詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的剩余壽命預(yù)測(cè)模型:基于直接觀測(cè)數(shù)據(jù)的方法有,一是隨機(jī)系數(shù)模型法、二是維納過(guò)程的剩余壽命預(yù)測(cè)法、三是基于

2、Gamma過(guò)程的預(yù)測(cè)方法;和基于間接觀測(cè)數(shù)據(jù)的隨機(jī)濾波方法。
　　其次針對(duì)某滾動(dòng)軸承振動(dòng)烈度測(cè)試數(shù)據(jù),運(yùn)用AIC準(zhǔn)則,確定自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)的階數(shù),運(yùn)用最小二乘法估計(jì)該模型的參數(shù),從而得到剩余壽命的預(yù)測(cè)值,實(shí)驗(yàn)顯示預(yù)測(cè)誤差較大。轉(zhuǎn)而建立狀態(tài)空間方程,利用卡爾曼濾波算法進(jìn)行軸承剩余壽命預(yù)測(cè),實(shí)驗(yàn)顯示預(yù)測(cè)值和實(shí)際測(cè)量值吻合。
　　接著針對(duì)部件退化是單調(diào)的情形,建立以Gamma過(guò)程為基礎(chǔ)的狀態(tài)空間模型,在不具備部件初始