【摘 要】
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预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）通过预测系统剩余寿命,来识别和管理故障的发生,为系统稳定和安全使用提供保障。因此,PHM已成为电子、可靠性、信息等多学科交叉的热点研究方向,为设备的最优维修决策提供了新的研究思路和方法。在整个PHM系统中,剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）的预测研究是重点方向,可以在更大程度上节
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预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）通过预测系统剩余寿命,来识别和管理故障的发生,为系统稳定和安全使用提供保障。因此,PHM已成为电子、可靠性、信息等多学科交叉的热点研究方向,为设备的最优维修决策提供了新的研究思路和方法。在整个PHM系统中,剩余寿命（Remaining Useful Life,RUL）的预测研究是重点方向,可以在更大程度上节约系统的维修成本,增加系统的稳定性,这已成为系统故障预测与维修决策研究的新热点和新趋势。本文利用接收到的可表征齿轮箱退化特征的实时监测数据,进行基于核密度估计的剩余寿命预测方法研究,并以预测准确度验证预测模型的可靠性,为建立系统的预测与健康管理系统提供理论支持和应用案例。主要内容如下:（1）针对复杂系统的退化状态在实际运行环境中会发生突变,使系统退化状态的变化趋势和规律发生变化。突变点潜藏大量剩余寿命信息,对识别健康状态发生改变具有关键作用。单一预测模型即使有自适应调整参数的能力,也很难在模型本身的局限性下,监测到退化状态的动态转移。提出一种基于实时聚类的自适应多阶段退化模型,对表征系统不同退化状态的数据精确聚类,求得其退化状态动态转移模式,进而研究数据分布特征,考虑实时估计存在计算复杂度高的问题,建立退化状态动态转移的自适应平滑参数核密度估计递推模型,实现实时剩余寿命预测。（2）针对现有的核密度估计模型均假设为独立同分布的时不变系统,本文构建混合时变动态核密度估计的实时剩余寿命预测模型,依据实时监测数据自适应平滑参数以解决不同样本贡献度的问题,建立考虑部件退化状态动态转移的时变自适应核密度估计剩余寿命预测模型。
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