【摘 要】
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针对退化数据的异质性问题,提出基于随机效应混合回归的贝叶斯退化建模与剩余使用寿命预测方法.通过模型随机参数的混合概率分布描述异质性退化数据的统计特征,并利用分层先
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院,五邑大学轨道交通学院
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针对退化数据的异质性问题,提出基于随机效应混合回归的贝叶斯退化建模与剩余使用寿命预测方法.通过模型随机参数的混合概率分布描述异质性退化数据的统计特征,并利用分层先验和Gibbs算法进行贝叶斯参数估计.进而,将随机参数的贝叶斯估计作为有信息先验,利用在线观测数据进行贝叶斯参数更新和剩余使用寿命估计.通过涡轮发动机退化数据验证了所提方法的剩余使用寿命预测性能.实验结果表明,考虑了异质性影响的贝叶斯混合回归退化建模方法,能更好地刻画设备个体的退化特征,提高了预测准确度.
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