【摘 要】
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对于高可靠性、长寿命以及试验经费高,周期长的设备而言,基于性能退化的可靠性评估相比传统的基于二元失效数据(正常和故障)的可靠性理论具有更大的实际意义.本项目系统深入
【出 处】
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第十二届设计与制造前沿国际会议(ICFDM2016)
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对于高可靠性、长寿命以及试验经费高,周期长的设备而言,基于性能退化的可靠性评估相比传统的基于二元失效数据(正常和故障)的可靠性理论具有更大的实际意义.本项目系统深入地研究了基于性能退化数据的可靠性评估方法,利用装备性能退化数据来识别部件性能退化过程,综合考虑了多参数性能退化数据的信息融合方法和可靠性指标趋势预估方法,提出了基于支持向量数据描述(Support Vector Data Description,SVDD)的多性能参数退化数据的信息融合方法,并利用了支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法预测SVDD距离的变化趋势,建立了装备失效与性能退化之间的数学模型,融合了装备历史信息和实时数据信息,构造了基于SVDD-SVR-Bayes(贝叶斯)技术的综合性能指标分布参数的实时更新模型,最后通过实车数据实现了某型装甲车辆机械系统的可靠性预估.本项目的研究解决了极少失效下装备的实时可靠性评估问题,为装备关键系统的故障预测及健康管理提供了技术支撑.
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