一种基于维纳过程和贝叶斯估计的独立部件剩余寿命实时预测方法

摘要

剩余寿命(Remaining Useful Life， RUL)在线预测是系统故障预测与健康管理的核心技术.针对现有文献中剩余寿命的在线预测常常依赖于同类设备其它部件历史信息的问题，本文提出了一种独立元件的实时寿命预测方法.对某一独立元件的已有信息利用极大似然估计(Maximum Likelihood Estimation， MLE)的方法确定参数的估计值，并将该离线得到的参数估计值作为贝叶斯更新的初始值，然后利用设备的实时信息迭代更新随机参数.基于首达时间的概念定义了退化的剩余寿命，得出了剩余寿命分布的精确解析解.数值仿真实验结果表明，本文方法相对于以往文献有更高的剩余寿命预测精度.