论文部分内容阅读
针对失效率函数可变的非线性动态系统，基于系统状态建立参数未知的动态失效率模型。将历史状态争Nelson-Aalen估计的失效率数据作为训练样本，利用具有快速且精确学习能力的径向基网络逼近动态失效率函数。针对系统的非线性，通过粒子滤波方法对运行中的状态进行在线估计，并由此确定随状态改变的系统失效率，从而对可靠性进行实时评估与预测。通过对带有疲劳裂纹增长的机械系统进行仿真，充分验证了这种可靠性预测方法的可行性和有效性。