10.3969/j.issn.1001-506X.2015.10.17
基于综合健康指数与 RVM 的系统级失效预测
针对具有多维状态变量、多种工作模式和故障模式的复杂工程系统，提出一种基于综合健康指数（synthesized health index，SHI）与相关向量机（relevance vector machine，RVM）的系统级失效预测方法。在离线训练阶段，先根据有限失效历史数据建立各工作模式下的健康评估模型，并据此获得各历史退化轨迹的 SHI 序列；然后再使用 RVM 对这些序列进行回归处理，进而辨识出与回归曲线最为匹配的函数模型。在线预测阶段，先运用健康评估模型计算当前设备的 SHI 序列并进行 RVM 回归，再拟合出离线阶段确定的函数模型并添加时变噪声；最后，外推预测出系统剩余使用寿命的概率密度分布。该方法成功应用到涡轮发动机的失效预测案例。
失效预测、综合健康指数、相关向量机、不确定性管理
TP206+.3(自动化技术及设备)
航空科学基金20100751010；北京市自然科学基金4113073资助课题
2015-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
2298-2305
