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针对动态环境下现有随机效应假设不能对退化漂移进行适当建模的问题,文章提出了一种考虑测量误差的自适应维纳模型。该模型利用布朗运动对自适应漂移项进行建模,增加了模型的随机性。同时考虑了退化建模过程中测量误差的影响,使其更适合在动态环境下进行退化建模。为便于后续的剩余寿命(RUL)估计,进一步推导得到基于该模型的RUL的概率密度函数(PDF)。并根据极大似然(ML)估计原理,提出参数估计方法。最后利用数值仿真实验与实例验证了该方法的有效性与适用性。