【摘 要】
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针对机械系统中疲劳结构的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种结合无迹卡尔曼滤波算法（UKF）的RUL预测方法.该方法包括疲劳裂纹性能参数评估和RUL预测两个部分.在性能参数评估部分,
【基金项目】
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国家自然科学基金(51775132);国家科技支撑计划(2015BAF32B01-4)
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针对机械系统中疲劳结构的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种结合无迹卡尔曼滤波算法（UKF）的RUL预测方法.该方法包括疲劳裂纹性能参数评估和RUL预测两个部分.在性能参数评估部分,通过对Paris疲劳裂纹扩展公式进行离散化,建立了参数状态空间评估模型,并利用传感器获得的实时状态信息结合UKF算法对状态空间评估模型中的疲劳性能参数（C和m）以及疲劳裂纹长度表现出的不确定性进行评估,以避免状态信息不完备、工况噪声等不确定因素对结构疲劳寿命预测的影响;在剩余寿命预测部分,利用UKF算法评估得到的参数结果,结
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