【摘 要】
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为了高效预测MEMS加速度计的总体寿命特征与个体剩余寿命,提出了一种基于性能退化数据融合的寿命预测方法。将MEMS加速度计的零位电压百分比增量作为性能退化参数,通过逆Gaus
【基金项目】
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国家自然科学基金（51605487）, 山东省自然科学基金（ZR2016FQ03）
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为了高效预测MEMS加速度计的总体寿命特征与个体剩余寿命,提出了一种基于性能退化数据融合的寿命预测方法。将MEMS加速度计的零位电压百分比增量作为性能退化参数,通过逆Gaussian随机过程对性能退化数据建模。为了提高寿命预测准确性,采用了随机参数退化建模方法,并设计了EM（Expectation Maximization）算法一体化估计随机参数的共轭先验分布超参数值,建立了基于逆Gaussian随机过程的个体剩余寿命预测模型。为了克服性能退化数据量少造成的预测结果不准的难题,以个体退化数据为现场信息并将
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