【摘 要】
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针对实时可靠性评估中先验信息难以获取、分布假设不符合实际情况的问题,提出一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法.采用Parzen核密度估计构造滑动概率神经网络,使用滑
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
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针对实时可靠性评估中先验信息难以获取、分布假设不符合实际情况的问题,提出一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法.采用Parzen核密度估计构造滑动概率神经网络,使用滑移时间窗进行统计样本的动态选择,以非参数方式实时估计性能退化数据的条件概率分布,将超过失效阈值的分布函数值作为可靠性指标,来实现个体设备无先验信息条件下的可靠性评估.通过对高压水除鳞泵和加热炉风机失效过程数据的分析,验证了该方法的可行性和实用性.
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