非线性分数布朗运动提升光电设备剩余寿命预测精度

本文主要探讨了基于非线性分数布朗运动的光电设备剩余寿命的自适应预测方法。在当前的研究背景下，传统的无记忆效应马尔可夫过程模型往往忽视了光电设备退化过程中状态之间的长期相关性。作者针对这一问题，提出了一个具有记忆效应的随机退化模型，该模型考虑了测量误差和随机效应对设备退化的影响，这在理论上更接近实际设备的行为。 作者利用非线性分数布朗运动作为基础，结合弱收敛理论，推导出了设备首达时间（即设备失效前的最后一段时间）下的剩余寿命的近似解析表达式。这个解析式不仅考虑了设备的随机特性，还考虑了历史状态的影响，使得预测更为准确。 接下来，文章重点介绍了参数估计的方法。一方面，通过极大似然估计进行模型参数的离线估计，这是一种统计方法，旨在找到最能解释观测数据的模型参数值。另一方面，引入贝叶斯推理进行实时更新，这种方法允许根据新数据动态调整模型参数，实现了剩余寿命预测的自适应性。 最后，研究者将这一方法应用到实际案例中，选择了GaAs激光器的性能监测数据进行验证。实验结果显示，基于非线性分数布朗运动的剩余寿命预测方法显著提高了预测精度，这表明该方法在实际设备寿命预测中的实用价值。 本文的工作不仅扩展了光电设备剩余寿命预测的理论框架，还提供了一种实用的预测工具，这对于设备维护、优化和预防性更换策略的制定具有重要意义。通过结合非线性分数布朗运动、弱收敛理论以及统计学习方法，本文的研究为提高光电设备的可靠性和使用寿命贡献了新的见解和方法。