【摘 要】
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为了预防机械系统出现灾难性失效,对其元件进行剩余使用寿命（RUL）估计并及时维修变得尤为重要。通过将支持向量回归（SVR）与高阶粒子滤波相融合,提出了一种RUL预测方法,对故障指示
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为了预防机械系统出现灾难性失效,对其元件进行剩余使用寿命（RUL）估计并及时维修变得尤为重要。通过将支持向量回归（SVR）与高阶粒子滤波相融合,提出了一种RUL预测方法,对故障指示器的时间演化实现预测,同时建立RUL的概率密度函数（PDF）估计。首先,基于获取的数据对SVR进行训练,作为故障发展的模型描述并融合到高阶粒子滤波。紧接着,通过高阶粒子滤波的一组粒子完成p步预测以及当前状态估计,这些预测值用于RUL的PDF估计。最后,对来自可人为设定故障的UH-60直升机行星齿轮振动数据进行测试验证,表明提出方
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