装备寿命预测的平行仿真模型在线演化方法

在面向装备剩余寿命预测的平行仿真技术研究基础上,统一了不同退化状态下的状态方程,提出了预测模型形态库的构建方法和预测模型形态选择算法,设计了“模型形态库构建—模型选择—数据同化—模型演化”的模型在线演化工作流程,运用扩展卡尔曼滤波和极大似然估计算法,实现了面向装备剩余寿命预测的平行仿真模型在线动态演化。通过仿真实验验证了模型形态选择算法和模型在线演化工作流程的有效性,取得了较好的仿真效果。     

装备平行仿真中演化建模框架研究

装备平行仿真技术是军用仿真领域的新兴技术,已成为研究前沿和热点。在介绍其应用需求和理论缘起的基础上,探讨了装备平行仿真技术中演化建模问题。在面向装备剩余寿命预测的平行仿真中,提出以装备退化状态空间模型为基础预测模型的演化建模框架,实现模型在线适宜性更替、模型输出校正和参数在线估计,为开发面向装备剩余寿命预测的平行仿真原型系统提供了技术思路。     

基于卷积神经网络与滤波融合算法的某惯导系统剩余寿命预测模型建立

在对产品中具备大量运行观测性能数据的关键系统部件进行剩余寿命预测的过程中,因寿命数据稀少难以建立寿命分布模型。而对产品性能观测数据进行退化建模,传统退化过程分析模型对于产品性能观测数据适应性差导致产品寿命预测精度低、有效性弱的问题,充分挖掘部件退化数据信息,依据相关退化分析技术,基于统计模型中的滤波预测方法与机器学习技术中的回归卷积神经网络（regressive convolutional neural networks, RCNN）预测方法建立产品剩余寿命预测融合模型。融合模型结合了滤波预测模型对产品退化状态的挖掘能力、不确定表达能力与RCNN网络模型良好的数据适应性、预测的准确性,提高了产品退化数据分析的准确性及有效性,可对产品关键部件的寿命进行有效预测,为产品中具备大量运行观测数据的关键系统部件健康管理提供辅助参考。     

考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测

针对广泛存在的非线性退化设备,现有方法尚未考虑随机失效阈值对剩余寿命预测结果的影响。因此,通过对设备性能退化过程进行分析,提出了一种综合考虑非线性退化与随机失效阈值的剩余寿命预测方法。基于Wiener过程构建了考虑个体差异与测量误差的非线性退化模型;基于卡尔曼滤波算法建立状态空间模型以实现对退化状态的在线更新;基于极大似然法估计失效阈值分布系数估计方法,得到随机失效阈值的概率分布;基于随机失效阈值推导出剩余寿命的概率分布,实现对剩余寿命的在线预测。算例研究表明,所提方法可以有效地提升剩余寿命预测的准确性,具备一定工程应用价值。     

考虑有损伤测量条件下的设备剩余寿命的建模分析

在有损测量的情况下,仅从退化数据本身出发所建的模型不能反映设备的真实退化过程.尤其在测量导致的设备性能退化量不可忽略时,不考虑测量耗损量将不能有效进行预测和评估.为解决这个问题,首先基于维纳过程建立有损测量的设备退化过程,进一步给出了相应模型的参数估计方法和基于贝叶斯理论的设备剩余寿命的实时更新方法,最后通过一个仿真示...     

基于相似性的装备剩余寿命预测研究

为了更有效估计装备的剩余寿命,对基于相似性的寿命预测方法进行研究。首先介绍基于相似性的寿命预测方法的基本概念和流程,然后研究基于高斯核回归的退化轨迹提取方法,在传统欧氏距离的基础上,考虑时间范围的影响,改进相似度计算方式,最后用高斯核密度估计得到剩余寿命的区间估计值.一个数值仿真试验表明,基于相似性的方法能够利用失效历史样本对装备的剩余寿命进行有效预测.     

装备精确维修平行仿真系统及关键技术研究

针对装备精确维修需求,应用平行仿真技术,提出一种装备精确维修的平行仿真系统(parallel simulation system of equipment precision maintenance,PSSEPM)架构。首先建立与装备对应的仿真系统,此时的仿真模型并不精确,仿真系统与装备同时运行后,通过装备实时状态信息的"喂养",利用演化算法,使得在一定误差范围内仿真系统的输出与实际装备真实状态相一致,达到平行状态,进而基于已演化完毕的仿真系统利用快速仿真方法预测装备未来的健康状态和故障状态,为精确维修决策提供数据支持,最后介绍了PSSEPM涉及的关键技术。     

基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测方法

提出了基于加窗线性卡尔曼滤波模型的设备剩余使用寿命预测新方法,明确了应用加窗线性卡尔曼滤波模型进行剩余使用寿命预测的过程。应用试验数据验证了方法的有效性,案例分析结果表明:对于退化指标在前期平稳、后期突变的齿轮箱全寿命试验数据,剩余使用寿命的预测值与实际值在齿轮箱运行的前期相差较大,而在后期则较为相近;通过对退化指标值进行拟合处理,可以明显消除退化指标值波动对剩余使用寿命预测值的影响。     

SVM异常数据识别的比例风险预测模型

剩余寿命预测在设备维修管理中扮演着重要的角色,准确的剩余寿命预测对制定维修策略起着至关重要的作用,从而可以有效避免设备故障的发生.提出一种基于支持向量机(SVM)异常数据识别的比例风险模型(PHM)用于剩余寿命的预测,该模式利用支持向量机和比例风险模型分别实现异常状态数据的识别和剩余寿命的预测.案例研究表明,SVM -PHM模型较PHM模型具有更好的预测精度.     

基于多指标相似性的T/R组件剩余寿命融合预测方法

为实现对T/R组件剩余寿命的准确预测,及时掌握装备当前健康状态和提高装备维修保障水平,分析T/R组件的故障特点,筛选出反映T/R组件状态退化过程的状态监测指标,通过计算每个指标对应的剩余寿命信息和权重,得到T/R组件的剩余寿命预测结果。通过算例分析与比较,验证了预测方法的实用性与有效性。研究结果可为电子装备剩余寿命预测提供理论指导,对合理计划维修资源和提高装备战斗力具有重要意义。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

退化速率跟踪粒子滤波在剩余使用寿命预测中的应用

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好地解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化,并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

基于灰色Verhulst优化模型的电子装备故障预测方法

针对平均故障工作时间数据样本量少的特点,提出利用灰色Verhulst模型预测电子装备故障;又针对灰色Verhulst模型存在预测精度不高的问题,研究了灰色Verhulst模型参数的优化方法。通过实际试验数据对2个模型进行了仿真验证,并基于灰色关联度对2个模型的模拟预测精度进行了比较分析,结果表明：基于灰色Verhulst优化模型适合于电子装备故障预测,并具有较高的拟合预测精度。     

基于维纳过程金属化膜电容器的剩余寿命预测

金属化膜电容器是惯性约束聚变激光装置能源系统最重要的元器件,对个体电容器的剩余寿命进行有效的预测对整个装置的可靠性水平有着重要的影响.为有效地预测个体电容器的剩余寿命,提出了融合单个电容器性能退化数据与先验性能退化数据信息的预测方法.采用Wiener过程对其性能退化过程进行建模,并根据先验退化数据信息构造参数的先验分布...     

不确定失效阈值影响下考虑设备剩余寿命预测信息的最优替换策略

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略.构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值...     

基于综合贡献率的舰船装备体系寿命评估

为了更科学地预测装备寿命,提升装备的作战效益,从装备对体系的“综合贡献率”视角出发,探究了舰船装备“体系寿命”的评估方法。首先,基于作战环理论和非线性结构方程模型,引入二次交互项,构建舰船装备体系作战能力的指标体系,建立了体系作战效能的评估模型;然后,运用阈值法建立了舰船装备体系的复杂网络模型,基于拓扑特征统计值,构建了舰船装备体系网络结构特征的指标体系,将层次分析法与熵权法相结合来计算指标权重;最后,提出了舰船装备体系综合贡献率、体系寿命的定义和数学模型,并以航母编队体系对抗为算例,通过实验仿真数据,验证了模型和方法的可行性和有效性。     

基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测

针对大多数基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法未细分其退化过程与复杂输入数据之间的关系,无法准确识别和提取关键特征的问题。提出一种基于多尺度融合预测模型(MSF)的航空发动机剩余寿命预测方法。该方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型基本框架,既能提高模型的适应性也能保证信息在网络中传递的效率,采用分位数误差作为损失函数实现了多尺度的预测,有效的提高了预测的准确性。在CMAPSS涡扇发动机数据集上进行实验分析,FD002、FD004测试集的预测精度分别达到91.9%和92.4%,通过与其他深度学习方法进行对比,RMSE最优值分别提高15.54%和16.91%,Score最优值分别提高83.21%和78.78%。     

航空通信平行仿真系统研究

针对未来多域协同体系级作战下的航空通信动态规划需求,根据仿真系统与实际系统的虚实映射、实时同步、共生演进和闭环优化的系统目标,提出了平行仿真系统在航空通信装备作战效能提升、装备内场增量式集成测试验证、装备智能健康管理以及虚实结合的试飞训练等方向的应用构想,建立了一种面向航空通信的平行仿真系统架构,给出了系统组成,分析了系统涉及的实时数据采集、多分支并行仿真推演和基于人工智能的态势预测与智能决策等关键技术难题,为平行仿真技术在航空通信领域的具体应用奠定理论基础。     

机载燃油泵性能退化试验研究

为了获取刻画燃油泵退化规律的退化数据,提出机载燃油泵性能退化试验研究。基于失效机理分析制定燃油泵性能退化试验方案。搭建燃油泵在电应力载荷下的性能退化试验平台,可模拟飞机燃油泵注油循环过程,施加电应力载荷,采集出口压力信号。建立Holt指数平滑退化模型用于剩余寿命预测。结果表明该退化模型表征了燃油泵的退化规律,验证了该试验方案和平台的有效性和可行性。     

基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法

为解决单一模型预测装备故障率预测误差大、精度低的问题,提出了一种基于ARMA-BP组合模型的装备故障率预测方法.在建立ARMA模型和BP神经网络模型的基础上,采用加法集成法建立ARMA-BP组合预测模型,并利用方差倒数法确定ARMA模型和BP神经网络模型的权重系数.以某型装甲装备故障率数据为研究对象,对比ARMA模型、...