【摘 要】
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为了在采样不完全、个体差异明显的条件下对缓慢退化系统的维修策略进行研究,针对具有个体差异的缓慢退化系统,选择线性混合效应模型进行退化建模,并利用自回归方法对模型残
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(9184030),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019JBM053)
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为了在采样不完全、个体差异明显的条件下对缓慢退化系统的维修策略进行研究,针对具有个体差异的缓慢退化系统,选择线性混合效应模型进行退化建模,并利用自回归方法对模型残差中的时间序列相关性进行调节,提高了模型的准确性。在此基础上构造合理的状态空间和维修决策空间,求解退化过程的状态转移概率,并使用策略迭代算法求解最小化单位时间长期预计成本的最优化维修策略。以激光退化实际案例求解了基于半Markov决策过程的维修策略,并与经典的基于役龄的维修策略和周期检查的维修策略进行比较,证明了所提方法能够更加精确地刻画系统的退
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