电子控制器RUL预测：多尺度特征分析与GPR混合模型

"这篇研究论文探讨了基于多尺度特征分析的电子控制器的剩余使用寿命（RUL）预测方法。作者包括Dan Xu, Shao-Bo Sui, Wei Zhang, Mengli Xing, Ying Chen和Rui Kang，他们来自北京航空航天大学的可靠性与系统工程学院和科技环境工程实验室。文章在2016年7月首次提交，经过修订后于2017年10月再次提交，并在同年的11月被接受，目前在线可获取。关键词包括电子控制器、性能退化、剩余使用寿命、经验模态分解和高斯过程回归。" 在航空工业中，电子控制器的可靠性至关重要，因为它直接影响飞机发动机的安全性。通常，通过对控制器在工作条件和环境应力下的性能退化进行分析来评估其可靠性。这篇论文提出了一种混合退化模型，该模型结合了多尺度特征分析（MCA）和改进的高斯过程回归（GPR），用于预测在不同工作条件下的控制器的RUL。 多尺度特征分析是一种处理复杂系统和数据的有效工具，它能够揭示不同尺度上的模式和特征，这对于理解电子控制器的性能退化过程非常有用。通过MCA，可以提取控制器性能退化的关键信息，这些信息可能在单一尺度上难以捕获。 高斯过程回归是一种非参数机器学习方法，适用于处理不确定性问题和建模复杂的关系。在本文中，GPR被用来建立性能退化与时间之间的关系模型，从而预测未来性能退化的趋势。改进的GPR可能涉及到对原始模型的调整，以适应控制器退化数据的特性，例如噪声或非线性行为。 论文还提到了经验模态分解（EEMD），这是一种自适应数据分析技术，用于将复杂信号分解成一系列简明的内在模态函数。EEMD可以辅助MCA，进一步分解控制器的性能数据，揭示隐藏的退化模式。 这篇论文提出的混合模型提供了一种新的RUL预测策略，它结合了多尺度分析和机器学习技术，以提高预测准确性和对复杂退化过程的理解。这种方法有望在航空和其他需要高可靠性电子设备的行业中得到应用，帮助预防故障并提前规划维护。