基于退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測方法

第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的剩余壽命預(yù)測方法概述
1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3.1 退化建模的研究現(xiàn)狀
1.3.2 先驗參數(shù)估計的研究現(xiàn)狀
1.3.3 剩余壽命預(yù)測的研究現(xiàn)狀
1.4 總體研究思路
第2章 數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備退化建模方法
2.1 引言
2.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動的退化模型
2.2.1 退化軌跡模型
2.2.2 退化量分布模型
2.2.3 隨機過程模型
2.3 退化建模過程分析
2.3.1 失效機理分析
2.3.2 退化試驗設(shè)計
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
2.4 退化模型的參數(shù)估計
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)測方法
3.1 引言
3.2 考慮隨機效應(yīng)的非線性退化設(shè)備剩余壽命預(yù)測方法
3.2.1 考慮隨機效應(yīng)的非線性退化建模
3.2.2 基于EM算法的先驗參數(shù)估計
3.2.3 基于KF算法的隱含狀態(tài)更新
3.2.4 基于首達時分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
3.2.5 仿真實例分析
3.3 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的非線性退化設(shè)備剩余壽命預(yù)測方法
3.3.1 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的非線性退化建模
3.3.2 基于EM算法的先驗參數(shù)估計
3.3.3 基于KF算法的隱含狀態(tài)更新
3.3.4 基于首達時分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
3.3.5 仿真實例分析
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算法的先驗參數(shù)估計
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算法的真實退化狀態(tài)更新
4.5 基于首達時分布的設(shè)備剩余壽命分布推導(dǎo)
4.6 實例分析
4.6.1 數(shù)值仿真
4.6.2 銑床實例
第5章 考慮隨機失效閾值影響的設(shè)備剩余壽命預(yù)測方法
5.1 引言
5.2 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的設(shè)備退化建模
5.2.1 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的非線性維納退化模型
5.2.2 測量誤差影響下的非線性維納退化過程特征分析
5.3 基于EM算法的參數(shù)估計
5.3.1 退化模型先驗參數(shù)估計
5.3.2 失效閾值分布系數(shù)估計
5.4 考慮隨機失效閾值影響的設(shè)備剩余壽命預(yù)測
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 燃油泵實例
5.5.3 結(jié)論
第6章 融入不完全維護效果的設(shè)備剩余壽命預(yù)測方法
6.1 引言
6.2 融人不完全維護效果的設(shè)備退化建模
6.2.1 基于復(fù)合非齊次泊松過程的不完全維護模型
6.2.2 考慮不完全維護影響的隨機退化模型
6.3 基于EM算法和MLE算法的參數(shù)聯(lián)合估計
6.3.1 基于EM算法的退化模型先驗參數(shù)估計
6.3.2 基于MLE算法的不完全維護模型參數(shù)估計
6.4 融入不完全維護效果的設(shè)備剩余壽命預(yù)測
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 步進加速退化試驗過程
7.4 非線性步進加速退化建模方法
7.4.1 模型假設(shè)
7.4.2 隨機加速模型
7.4.3 考慮隨機效應(yīng)的非線性步進加速退化模型
7.4.4 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的非線性步進加速退化模型
7.5 基于兩步MLE的參數(shù)估計方法
7.5.1 考慮隨機效應(yīng)的加速退化模型參數(shù)估計
7.5.2 考慮隨機效應(yīng)和測量誤差的加速退化模型參數(shù)估計
7.6 基于隨機系數(shù)更新的剩余壽命預(yù)測模型
7.6.1 基于貝葉斯方法的隨機系數(shù)更新
7.6.2 隨機系數(shù)的剩余壽命分布函數(shù)
7.7 基于隨機系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)同步更新的剩余壽命預(yù)測模型
7.7.1 基于KF的隨機系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)同步更新
7.7.2 隨機系數(shù)和當(dāng)前狀態(tài)的剩余壽命聯(lián)合分布函數(shù)
7.8 仿真實例
7.8.1 先驗參數(shù)估計結(jié)果
7.8.2 隨機系數(shù)在線更新結(jié)果
7.8.3 隨機系數(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
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
8.3.1 基于多臺同類設(shè)備加速退化數(shù)據(jù)的參數(shù)估計
8.3.2 基于單臺設(shè)備加速退化數(shù)據(jù)的參數(shù)自適應(yīng)估計
8.4 基于比例加速退化建模的設(shè)備剩余壽命預(yù)測
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 單臺行