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剩余寿命预测是工业设备视情主动维护、故障预测与健康管理的核心问题。鉴于难以对复杂工程设备的机理进行建模,数据驱动的剩余寿命预测研究在过去十几年得到了广泛的关注和长足的发展。而剩余寿命预测的精度关系着是否能为设备制定科学有效的管理和维修策略,从而降低由于设备故障带来的生命财产损失以及设备维护成本。本文探索如何建立准确、合理的退化模型刻画真实的退化系统,从而提高设备剩余寿命预测的精度。本文首先综述了剩余寿命预测的研究进展,详细介绍了数理统计数据驱动的剩余寿命预测方法,即基于随机系数回归模型的剩余寿命预测