多退化变量下基于实时健康度的相似性寿命预测方法

鉴于目前对多退化变量下的相似性寿命预测方法的研究较少,且所用的建模方法仅限于线性回归、较为单一,提出多退化变量下基于实时健康度的相似性寿命预测方法。该方法先采用主成分分析法、支持向量数据描述法、马氏距离和负向转换函数等将多退化变量融合为能反映系统退化状态的定量指标——实时健康度;依据设备的实时健康度,采用面向单退化变量的相似性寿命预测方法预测设备的剩余寿命;通过陀螺仪剩余寿命预测的实例对该方法进行验证分析。研究结果表明,该方法可行并具有一定的优越性,能提供统计意义上更精确的剩余寿命预测结果(即更小的预测误差)。

多退化变量下基于灰色生成率序列的相似性寿命预测方法

鉴于目前关于多退化变量下相似性寿命预测方法的研究较少,提出了多退化变量下基于灰色生成率序列的相似性寿命预测方法。采用灰色累加生成关联模型,将样本数据转换成灰色生成率序列;基于服役样本和参照样本的灰色生成率序列,采用灰色相似关联度分析法计算服役样本与参照样本的相似度,其中各退化变量的权重通过群体一致性算法计算得到;结合参照样本的相似度与实际剩余寿命,采用相似加权平均法预测服役样本的剩余寿命;通过陀螺仪剩余寿命预测的实例,对所提方法的合理性和有效性进行了验证。初步的案例研究显示,所提出的基于灰色生成率序列的相似性寿命预测方法可以获得更精确的剩余寿命预测结果,具有良好的应用前景。