摘要
本发明属于系统寿命预测技术领域,公开了一种考虑动态环境影响的机械系统剩余寿命预测方法,具体技术方案为:步骤一、系统退化建模:首先依据可接收到表征运行状态和退化状态的监测数据,对获取的两类状态进行相关性分析和处理,构建系统动力学演化模型和部件退化模型;步骤二、根据建立的系统退化模型,采用双时间尺度卡尔曼滤波算法和Rauch Tung Striebel滤波算法来估计可观察的退化状态和运行状态,使用两步期望条件最大化算法来估计模型参数;步骤三、在考虑双时间尺度影响、测量误差和两类状态双向相关性的基础上,根据首达时间定义系统的剩余寿命;本发明的系统寿命预测精度高,有效性好,具有更好的普遍适应性。
技术关键词
剩余寿命预测方法
双时间尺度
系统运行状态
退化模型
机械系统
卡尔曼滤波算法
协方差矩阵
概率密度函数
最大化算法
定义系统
系统性能退化
测量误差
单部件系统
系统噪声
寿命预测技术
构建系统
判断系统
状态更新
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频率调谐
系统动力学模型
线性规划优化方法
刚度
机械系统减振
剩余寿命预测方法
剩余寿命预测模型
旋转机械
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代表
输出反馈控制方法
欠驱动系统
欠驱动机械系统
非线性动力学模型
变频器
时空融合特征
材料疲劳寿命
热力图
退化模型
多模态