基于退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法

第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的剩余壽命預(yù)測(cè)方法概述
1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 退化建模的研究現(xiàn)狀
1.3.2 先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)的研究現(xiàn)狀
1.3.3 剩余壽命預(yù)測(cè)的研究現(xiàn)狀
1.4 總體研究思路
第2章 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的設(shè)備退化建模方法
2.1 引言
2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的退化模型
2.2.1 退化軌跡模型
2.2.2 退化量分布模型
2.2.3 隨機(jī)過(guò)程模型
2.3 退化建模過(guò)程分析
2.3.1 失效機(jī)理分析
2.3.2 退化試驗(yàn)設(shè)計(jì)
2.3.3 退化數(shù)據(jù)處理
2.3.4 退化模型選取
2.3.5 分布假設(shè)檢驗(yàn)
2.4 退化模型的參數(shù)估計(jì)
2.4.1 LS法
2.4.2 MLE法
2.4.3 EM算法
第3章 基于非線性退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
3.1 引言
3.2 考慮隨機(jī)效應(yīng)的非線性退化設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
3.2.1 考慮隨機(jī)效應(yīng)的非線性退化建模
3.2.2 基于EM算法的先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)
3.2.3 基于KF算法的隱含狀態(tài)更新
3.2.4 基于首達(dá)時(shí)分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
3.2.5 仿真實(shí)例分析
3.3 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的非線性退化設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
3.3.1 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的非線性退化建模
3.3.2 基于EM算法的先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)
3.3.3 基于KF算法的隱含狀態(tài)更新
3.3.4 基于首達(dá)時(shí)分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
3.3.5 仿真實(shí)例分析
第4章 基于隱含非線性退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
4.1 引言
4.2 隱含非線性退化建模
4.3 基于MLE算法的先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)
4.4 隱含狀態(tài)分步更新
4.4.1 基于貝葉斯推斷的漂移系數(shù)更新
4.4.2 基于EKF算法的真實(shí)退化狀態(tài)更新
4.5 基于首達(dá)時(shí)分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
4.6 實(shí)例分析
4.6.1 數(shù)值仿真
4.6.2 銑床實(shí)例
第5章 考慮隨機(jī)失效閾值影響的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
5.1 引言
5.2 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的設(shè)備退化建模
5.2.1 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的非線性維納退化模型
5.2.2 測(cè)量誤差影響下的非線性維納退化過(guò)程特征分析
5.3 基于EM算法的參數(shù)估計(jì)
5.3.1 退化模型先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)
5.3.2 失效閾值分布系數(shù)估計(jì)
5.4 考慮隨機(jī)失效閾值影響的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
5.4.1 基于KF算法的退化狀態(tài)在線更新
5.4.2 考慮隨機(jī)失效閾值的剩余壽命分布推導(dǎo)
5.5 算例分析
5.5.1 數(shù)值仿真示例
5.5.2 燃油泵實(shí)例
5.5.3 結(jié)論
第6章 融入不完全維護(hù)效果的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
6.1 引言
6.2 融人不完全維護(hù)效果的設(shè)備退化建模
6.2.1 基于復(fù)合非齊次泊松過(guò)程的不完全維護(hù)模型
6.2.2 考慮不完全維護(hù)影響的隨機(jī)退化模型
6.3 基于EM算法和MLE算法的參數(shù)聯(lián)合估計(jì)
6.3.1 基于EM算法的退化模型先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)
6.3.2 基于MLE算法的不完全維護(hù)模型參數(shù)估計(jì)
6.4 融入不完全維護(hù)效果的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
6.4.1 基于貝葉斯原理的退化狀態(tài)在線更新
6.4.2 融入不完全維護(hù)效果的剩余壽命分布推導(dǎo)
6.5 算例分析
6.5.1 數(shù)值仿真示例
6.5.2 陀螺儀實(shí)例
6.5.3 結(jié)論
第7章 基于加速退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
7.1 引言
7.2 加速模型與加速因子
7.2.1 加速模型
7.2.2 加速因子
7.3 步進(jìn)加速退化試驗(yàn)過(guò)程
7.4 非線性步進(jìn)加速退化建模方法
7.4.1 模型假設(shè)
7.4.2 隨機(jī)加速模型
7.4.3 考慮隨機(jī)效應(yīng)的非線性步進(jìn)加速退化模型
7.4.4 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的非線性步進(jìn)加速退化模型
7.5 基于兩步MLE的參數(shù)估計(jì)方法
7.5.1 考慮隨機(jī)效應(yīng)的加速退化模型參數(shù)估計(jì)
7.5.2 考慮隨機(jī)效應(yīng)和測(cè)量誤差的加速退化模型參數(shù)估計(jì)
7.6 基于隨機(jī)系數(shù)更新的剩余壽命預(yù)測(cè)模型
7.6.1 基于貝葉斯方法的隨機(jī)系數(shù)更新
7.6.2 隨機(jī)系數(shù)的剩余壽命分布函數(shù)
7.7 基于隨機(jī)系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)同步更新的剩余壽命預(yù)測(cè)模型
7.7.1 基于KF的隨機(jī)系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)同步更新
7.7.2 隨機(jī)系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)的剩余壽命聯(lián)合分布函數(shù)
7.8 仿真實(shí)例
7.8.1 先驗(yàn)參數(shù)估計(jì)結(jié)果
7.8.2 隨機(jī)系數(shù)在線更新結(jié)果
7.8.3 隨機(jī)系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)同步更新結(jié)果
7.8.4 目標(biāo)設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
7.8.5 結(jié)論
第8章 基于比例加速退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)方法
8.1 引言
8.2 基于比例關(guān)系的設(shè)備加速退化建模
8.2.1 比例退化模型
8.2.2 比例加速退化模型
8.3 基于不同樣本量的參數(shù)估計(jì)
8.3.1 基于多臺(tái)同類設(shè)備加速退化數(shù)據(jù)的參數(shù)估計(jì)
8.3.2 基于單臺(tái)設(shè)備加速退化數(shù)據(jù)的參數(shù)自適應(yīng)估計(jì)
8.4 基于比例加速退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測(cè)
8.4.1 基于KF算法的退化狀態(tài)在線更新
8.4.2 基于比例加速退化建模的剩余壽命分布推導(dǎo)
8.5 算例分析
8.5.1 單臺(tái)行