考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法

蔡忠义; 陈云翔; 李韶亮; 项华春; 王泽洲

doi:10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.11.020

摘要

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.

关键词： 剩余寿命预测, 贝叶斯推断, 性能退化数据, 历史寿命数据, 最大期望算法, 退化差异

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蔡忠义 , 陈云翔 , 李韶亮 , 项华春 , 王泽洲 . 考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法[J]. 上海交通大学学报, 2016 , 50(11) : 1778 -1783 . DOI: 10.16183/j.cnki.jsjtu.2016.11.020

Abstract

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.

Key words： 剩余寿命预测, 贝叶斯推断, 性能退化数据, 历史寿命数据, 最大期望算法, 退化差异

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