基于統(tǒng)計分析的剩余壽命模型和預(yù)測.pdf

1、剩余使用壽命（Remaining Useful Life，RUL）預(yù)測是視情維修（Condition Based Maintenance，CBM）過程中核心問題之一，也是產(chǎn)品再制造過程中一個不可回避的關(guān)鍵問題。這一問題已經(jīng)成為系統(tǒng)故障預(yù)測和健康管理（Prognostics and Health Management，PHM）領(lǐng)域的研究熱點和挑戰(zhàn)。根據(jù)剩余壽命預(yù)測結(jié)果分析，可以提高系統(tǒng)或設(shè)備可用性和可靠性，同時可以減少維修保障費用，降低失

2、效事件發(fā)生的風(fēng)險，降低或避免故障造成的重大損失，具有重要的研究和實用價值。
　　首先，本文綜述基于統(tǒng)計分析的剩余壽命預(yù)測的方法，主要分為回歸模型的方法，馬爾科夫（Markov）模型的方法，維納過程的方法以及隨機濾波的方法。文獻中，針對維納過程的方法對剩余壽命進行預(yù)測，提出了隨機過程的線性退化模型和非線性退化模型，利用了貝葉斯估計和EM算法對模型的參數(shù)進行估計，得到了剩余壽命的概率密度函數(shù)。
　　其次，在隨機系數(shù)回歸模型的基礎(chǔ)

3、上，為了獲得更精準的剩余壽命的預(yù)測，建立了帶測量誤差的剩余壽命預(yù)測模型。本文運用了貝葉斯估計和EM算法相結(jié)合的方法對參數(shù)進行估計，得到了剩余壽命的概率密度函數(shù)。數(shù)值實驗表明了測量誤差對剩余壽命的影響，也說明了帶測量誤差的剩余壽命預(yù)測模型的有效性。
　　最后，基于沖擊載荷對設(shè)備的性能退化的影響，使得設(shè)備性能或者壽命加速達到閾值，建立了一個考慮沖擊載荷和自然退化相結(jié)合的剩余壽命預(yù)測模型。估計模型參數(shù)運用了貝葉斯估計和EM算法相結(jié)合的方