【摘 要】
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文章融合了加速退化试验数据和外场检测退化数据对智能电能表进行在线运行的剩余寿命预测。首先,基于加速退化试验(ADT)数据建立非线性Wiener过程退化模型和温湿综合加速模型
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,北京航空航天大学可靠性与系统工程学院
【基金项目】
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国家电网公司总部科技资助项目(JL71-16-006)
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文章融合了加速退化试验数据和外场检测退化数据对智能电能表进行在线运行的剩余寿命预测。首先,基于加速退化试验(ADT)数据建立非线性Wiener过程退化模型和温湿综合加速模型,利用贝叶斯理论估计模型参数;其次,利用外场检测的退化数据对退化模型中参数进行不断更新,采用粒子滤波算法实现这一更新过程;最终,给出智能电能表在外场状态检测时刻开始的剩余寿命预测结果。该方法解决了两个问题,一是解决了仅利用ADT数据对智能电表在线运行状态评估不准确的问题;二是解决了仅利用外场使用条件下的数据量建立预测模型不准确的问题。不
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