"基于两阶段自适应Wiener过程的设备剩余寿命预测技术研究"

随着高新技术的迅猛发展，现代工业设备正朝着大型化、复杂化和智能化趋势快速发展。这类设备在运行过程中受到内部和外部因素的随机影响，性能和健康状态不可避免地呈现下降趋势乃至退化失效，导致无法完成正常任务和功能，进而引发严重事故，造成环境破坏和人员伤亡。如果能在设备性能退化初期对其进行剩余寿命预测(RUL)，并基于预测结果确定维修决策的最佳时机，制定相应的备件订购或替换策略，将有效提高设备运行可靠性，降低运行成本。近年来，预测与健康管理技术(Prognostics and health management, PHM)得到广泛关注和应用，已经成为可靠性领域的热点研究方向，而PHM技术的关键在于预测运行设备的剩余寿命。因此，如何得到精确且符合实际情况的剩余寿命，对切实保障系统的运行安全性、可靠性与经济性具有重要的意义。 经过几十年的发展，RUL 预测取得了丰硕的理论成果并得到广泛应用。袁烨等将寿命预测研究主要分为模型方法和数据驱动方法。数据驱动方法主要包括统计方法和机器学习方法，其中机器学习方法得到了越来越多的关注和应用。然而，当前许多RUL预测方法在实际应用中仍存在一些问题，比如对于非线性、非平稳以及受到多种不确定因素影响的工程系统的剩余寿命预测能力有限，精度和鲁棒性都有待改进。 为了提高RUL预测精度和鲁棒性，本文提出了一种基于两阶段自适应Wiener过程的剩余寿命预测方法。首先，通过对设备运行数据进行分析和处理，提取有用的特征信息，并构造出适用于预测问题的自适应Wiener过程模型。其次，利用机器学习方法训练模型参数，实现RUL的准确预测。实验结果表明，本文提出的方法在不同的工程系统中都取得了良好的预测效果，验证了方法的有效性和可行性。 本文的研究成果对于提高工程系统的可靠性和安全性具有一定的理论和实际意义。未来的工作将进一步探索RUL预测方法的改进和优化，提高预测的准确性和鲁棒性，为工程系统的健康管理和维修决策提供更有效的支持。同时，我们也将继续关注高新技术和智能化设备的发展，不断完善和优化预测与健康管理技术，为推动工业领域的可靠性和安全性进一步提升做出贡献。