异质系统剩余寿命估计：退化建模方法综述

"这篇研究论文回顾了基于退化建模的剩余使用寿命估计方法，特别是针对具有异质性的系统。文章作者包括Zhengxin Zhang、Xiaosheng Si、Changhua Hu和Xiangyu Kong，发表在2015年《Proc IMechE Part O: Journal of Risk and Reliability》第229卷第4期，页码为343-355，DOI为10.1177/1748006X15579322。" 在过去的几十年里，预测与健康管理（PHM）受到了越来越多的关注，并在多个领域得到了深入的应用。其中，剩余使用寿命（RUL）的估计被认为是PHM的核心技术，因为它可以为检查计划、维护、替换和备件订购等序列管理决策提供指导。然而，系统的内在状态及其工作环境的异质性是普遍存在的问题。 本文对这些异质性系统中的退化建模和RUL估计方法进行了详尽的回顾。文章重点关注了以下三个方面： 1. **统计建模方法**：对于具有异质性的系统，传统的单一退化模型可能不再适用。因此，研究人员发展了各种统计建模技术来捕捉这种复杂性，例如混合效应模型、随机过程模型和多元分布模型。这些模型能够处理数据的不完整性、不确定性以及多变量之间的相互影响。 2. **数据驱动的方法**：随着大数据和机器学习技术的发展，数据驱动的RUL估计方法变得越来越重要。这种方法依赖于历史数据，通过训练模型来预测未来退化趋势，如支持向量机、神经网络和深度学习算法。这些技术能够处理大量复杂数据，适应系统异质性的动态变化。 3. **多源信息融合**：考虑到系统状态监测通常涉及多种传感器和数据源，将不同来源的信息有效融合以提高RUL预测的准确性成为关键。集成学习和贝叶斯网络等技术被用来整合来自不同信号的退化信息，实现更精确的RUL估计。 4. **不确定性量化**：在异质性系统中，退化过程和RUL预测往往伴随着大量的不确定性。为了提高预测的可靠性，文章还探讨了不确定性量化技术，如蒙特卡洛模拟和模糊逻辑，以更好地理解和传播预测中的不确定性。 5. **案例研究与应用**：作者还列举了各种实际应用中的案例，展示了这些方法在航空、汽车、能源等领域的成功应用，强调了考虑异质性对于提高RUL预测准确性和系统可靠性的重要性。 这篇论文提供了对异质系统退化建模和RUL估计方法的全面回顾，对于理解和改进具有挑战性的系统预测问题具有重要的理论和实践价值。