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基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法
文献摘要：
针对退化过程呈现两阶段特征的一类随机退化设备,现有剩余寿命预测方法不适用于测量间隔分布不均匀、监测数据的测量频率与历史数据频率不一致的情况,并且忽略了自适应漂移的可变性.鉴于此,提出了一种新的考虑个体差异性的两阶段自适应Wiener过程剩余寿命预测模型与方法.首先,基于自适应Wiener过程分阶段构建随机退化模型,在首达时间意义下推导出寿命和剩余寿命解析式.然后,结合Kalman滤波技术和期望最大化算法进行参数自适应更新,同时利用赤池信息准则实现退化模型变点的辨识.最后,通过蒙特卡洛仿真和锂电池实例,验证了本文所提方法的有效性和实用价值.
文献关键词：
剩余寿命;两阶段自适应Wiener过程;期望最大化算法;赤池信息准则
中图分类号：
作者姓名：
董青;郑建飞;胡昌华;李冰;牟含笑
作者机构：
火箭军工程大学导弹工程学院 西安710025;火箭军装备部驻西安地区第一军事代表室 西安710000
文献出处：
引用格式：
[1]董青;郑建飞;胡昌华;李冰;牟含笑-.基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法)[J].自动化学报,2022(02):539-553
A类：
B类：
两阶段,Wiener,寿命预测方法,阶段特征,分布不均匀,测量频率,历史数据,漂移,可变性,个体差异性,剩余寿命预测模型,分阶段,退化模型,首达时,时间意义,下推,解析式,Kalman,滤波技术,期望最大化算法,参数自适应,自适应更新,赤池信息准则,变点,蒙特卡洛仿真,锂电池
AB值：
0.294291
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