简介： 本发明公开了一种含有多个相关退化过程的剩余寿命预测方法，属于预测与健康管理中剩余寿命预测领域，包括以下步骤：读入间接的状态监测退化数据，即传感器测量数据，初始化状态空间模型参数；利用序贯卡尔曼滤波方法辨识隐含的退化状态，并在此基础上通过EM算法迭代更新模型的未知参数；基于蒙特卡洛方法对所得退化过程进行外推，在三种不同的系统失效模式下，估计剩余寿命的可靠度函数，并通过数值微分求取对应的概率密度函数；最后，利用均方误差分析模型的拟合效果以及剩余寿命的预测精度。本方法较以往方法具有更强的普适性。