基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法
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基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明属于人工智能技术领域,具体公开了一种基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法,在离线训练阶段,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差和寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和失效阈值进行反向优化调整,实现两者的交互联动,确定多源传感数据融合系数向量和失效阈值;在线预测时,根据数模联动离线训练得到的融合系数向量和失效阈值,在融合实际运行设备的多源监测数据以获取复合健康指标基础上,采用随机过程模型对其演变过程进行建模,基于贝叶斯序贯更新算法实时更新模型参数和设备退化状态,求得首达时间意义下的设备剩余寿命概率分布。
本发明属于人工智能技术领域,具体公开了一种基于数模联动的服役设备剩余寿命在线自适应预测方法,在离线训练阶段,构建综合寿命预测值与设备实际寿命的均方误差和寿命预测方差的优化目标函数,形成复合健康指标提取与随机退化建模的反馈闭环,对多源传感器融合系数和失效阈值进行反向优化调整,实现两者的交互联动,确定多源传感数据融合系数向量和失效阈值;在线预测时,根据数模联动离线训练得到的融合系数向量和失效阈值,在融合实际运行设备的多源监测数据以获取复合健康指标基础上,采用随机过程模型对其演变过程进行建模,基于贝叶斯序贯更新算法实时更新模型参数和设备退化状态,求得首达时间意义下的设备剩余寿命概率分布。
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