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.     

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。     

基于最小二乘支持向量机的坦克炮身管剩余寿命预测方法

针对高膛压坦克炮身管剩余寿命预测的难题,结合坦克实弹射击试验数据量少和非线性的特点,基于最小二乘支持向量机构建了坦克炮身管剩余寿命预测模型,给出了模型参数的选取方法,并以某型坦克炮射击试验为基础,对坦克炮身管剩余寿命预测模型进行了验证。结果表明:该模型预测坦克炮身管剩余寿命效果良好。     

装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

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。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

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.     

一种新的多传感器航迹关联算法

提出一种基于多传感器航迹的关联算法.首先根据雷达和目标球极投影后的几何位置关系,利用三角形的几何性质分别建立两个航迹关联函数,并利用加权思想进一步建立相似度函数;在此基础上,利用一阶泰勒展式对航迹关联函数理论分析获得航迹粗关联门限;然后依次通过粗关联和精关联实现航迹关联.仿真结果表明了该算法的时效性和稳定性.     

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。     

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%。     

燃气轮机结垢性能退化特征提取和剩余寿命预测

为研究燃气轮机结垢性能退化问题,首先针对某三轴燃气轮机建立了数学模型,结合实际运行数据计算了热损失指标,并提取出燃气轮机结垢等导致的性能退化特征并进行了分析;然后,提出了清洗策略和剩余寿命预测方法并进行了实验。实验分析表明:所提出的热损失指标能够反映燃气轮机性能退化趋势,清洗策略和寿命预测方法可用于指导燃气轮机的健康管理和维修使用。     

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。     

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。     

战场电磁环境相似构设技术框架研究

战场电磁环境构设的需求有两方面：部队训练电磁环境构设和装备试验电磁环境构设。构建了基于相似性科学的战场电磁环境相似构设技术框架。研究了战场电磁环境构设的相似建模技术,主要针对电磁设备实体及其行为进行建模;研究了构设系统的相似分析技术,构设系统相似度以构成要素相似度和要素特性相似度为基础综合衡量系统相似度;研究了相似仿真技术,阐述了其技术原理和方法程序。以电子对抗部队训练电磁环境构设为例,讨论了多种构设建模手段的综合运用。     

温度应力下的加速度计贮存寿命评定

针对加速度计长期自然贮存于不同温度应力下,试验数据为成败型不完全数据,贮存寿命无法准确评估的难题,运用极小x~2估计和拟合优度检验相结合的方法来拟合产品的失效分布,通过Matlab软件中的fminsearch函数确定了不同温度下的分布参数,采用最小二乘法求解了参数与温度之间的函数关系,提出了该类型加速度计基于不同温度的失效分布函数,并预测了正常温度下贮存寿命为16.8 a。结果表明:提出的加速度计失效分布函数更能反映加速度计在不同温度下的贮存寿命变化规律,在工程研究领域具有一定的实用价值。     

系统可靠寿命的不确定性分析及其高效方法

为了分析元器件失效率的不确定性对系统可靠性的影响,借鉴Borgonovo的矩独立灵敏度分析思想,在充分考虑了系统可靠寿命完整不确定性信息的情况下,提出了基于系统可靠寿命的矩独立重要性测度,用来分析不确定性条件下系统元器件失效率对其可靠寿命的平均影响。但由于系统可靠寿命函数是系统可靠度函数的反函数,一般无法解析表达而以隐函数的形式存在,致使该矩独立重要性测度难以高效准确求解。为了解决这一问题,文章提出了一种新的Kriging自适应代理模型的高效算法,该算法以Kriging代理模型预测值的变异系数作为自适应学习函数,通过自主增加新的试验样本,增强代理模型的预测准确性。阀门控制系统和民用飞机电液舵机系统两个算例分析表明,在保证计算精度的情况下,通过变异系数自适应学习函数,仅需添加少量系统可靠寿命试验样本,就能够构建用来充分近似系统可靠寿命函数的Kriging代理模型,解决了重要性测度的高效求解问题,从而验证了所提方法的合理性和算法的高效性。     

监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘

运用数据挖掘的方式分析运动轨迹数据在目前可以说是一种尝试。基于传统数据挖掘方法Apriori的思想,提出了一种监控视频运动目标的频繁轨迹模式挖掘算法。首先以特征点表示连续的运动目标轨迹,然后设计了一种轨迹相似度测量机制,最后基于相似度测量获得的轨迹段频率,将Apriori挖掘算法应用到2D运动轨迹数据,从中发现频繁轨迹隐含的一些感兴趣模式。实际的和人工生成的轨迹数据实验表明了算法的正确有效性。     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于SF-REM的齿轮箱剩余寿命预测方法研究

剩余寿命预测是视情维修决策的重点和难点.针对工程实践中历史数据少、模型参数估计精度低的问题,建立一种基于随机滤波(SF)的齿轮箱剩余寿命预测模型.该方法采用递归期望最大化(REM)算法对模型参数进行递归更新,推导极大似然估计方法的参数递归更新过程,最后经实例验证模型的有效性和实用性.