摘要
本申请公开了一种非线性随机退化设备剩余寿命直接预测方法,涉及设备剩余寿命预测领域,该方法包括根据与在线服役设备类型相同的随机退化设备的总体特征、在线服役设备的个体特征及设备服役时间随退化状态变化的随机动态特性,建立退化状态到服役时间的反向退化模型;根据状态监测数据和监测状态时间数据,确定反向退化模型的模型参数;根据确定模型参数的反向退化模型、退化状态监测数据和状态监测时间数据及失效阈值确定在线服役设备的寿命的概率密度分布;进而确定在线服役设备的剩余寿命概率密度分布;根据剩余寿命概率密度分布进行剩余寿命预测。本申请能够提高剩余寿命预测的准确性。
技术关键词
退化设备
状态监测数据
退化模型
径向基函数神经网络
剩余寿命预测
在线
非线性
梯度下降算法
协方差矩阵
估计误差
动态
超参数
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