非平穩(wěn)退化過程的剩余壽命預(yù)測方法研究.pdf

1、對工業(yè)設(shè)備進行故障預(yù)測與健康管理，其目的是在保證設(shè)備運行可靠性、安全性的同時降低運維成本，這在過去數(shù)十年間已得到廣泛的關(guān)注并在業(yè)界產(chǎn)生了深遠的影響。而剩余壽命預(yù)測是其中的關(guān)鍵問題，它能為設(shè)備健康維護提供堅實的決策支撐。實現(xiàn)有效的剩余壽命預(yù)測的核心是能夠構(gòu)建合理的退化模型，準確把握設(shè)備的退化規(guī)律。由于當前工業(yè)設(shè)備系統(tǒng)日趨復(fù)雜，基于機理建模的預(yù)測方法顯得有些力不從心，得益于傳感技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動的剩余壽命預(yù)測方法顯示出了巨大的研究價值與實

2、踐意義。
　　在工業(yè)設(shè)備的實際運行中，時時刻刻面臨著來自內(nèi)部結(jié)構(gòu)缺陷、環(huán)境變化、負載波動等多方面的影響，在設(shè)備健康狀態(tài)上呈現(xiàn)出非平穩(wěn)的退化特性。本文正是在此背景下，探索在復(fù)雜的運行工況下，如何構(gòu)建更為合理的退化模型，給出具有實際應(yīng)用價值的剩余壽命預(yù)測解決方案。
　　本文首先綜述了剩余壽命預(yù)測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，著重介紹了基于隨機系數(shù)回歸模型和基于隨機過程模型兩種數(shù)理統(tǒng)計的方法，詳細闡述了兩者的優(yōu)缺點，并介紹了針對非平穩(wěn)退化過程的

3、研究現(xiàn)狀。接著，本文提出了三種不同的基于維納過程的退化模型，即帶轉(zhuǎn)折點的退化模型，存在已知沖擊的退化模型以及沖擊未知的混合退化模型。在貝葉斯的框架下，本文分別考慮了退化狀態(tài)的估計及模型參數(shù)的估計問題，并推導(dǎo)得到了剩余壽命預(yù)測分布的解析表達式。在各部分研究內(nèi)容中，都給出相應(yīng)的實驗案例驗證算法和模型的有效性。所有的實驗結(jié)果都很好地闡釋了在設(shè)備的實時監(jiān)測中，所提出的算法能夠適用于對應(yīng)的實際情況，為設(shè)備的實時預(yù)測維護提供有力的支撐。