Wiener退化过程在寿命预测中的应用与挑战

本文主要探讨了基于事件触发的二阶多智能体系统的固定时间比例一致性问题，同时结合了设备寿命与剩余寿命预测技术，特别是基于Wiener退化过程的建模与预测。文章关注了非单调退化过程的首达时间和最后逃逸时间在设备健康管理中的应用，并指出传统首达时间定义的保守性。 在二阶多智能体系统中，事件触发机制被用于优化通信效率，减少不必要的信息交换，从而提高整个系统的性能。在这种系统中，每个智能体根据自身状态和接收到的邻居信息进行决策更新，而事件触发条件决定了何时进行这些更新。固定时间比例一致性是指系统能够在预定的时间内实现所有智能体状态的比例一致性，即使得所有智能体的状态按照一定的比例接近一个共同的目标值。 在设备寿命预测领域，随着传感器技术和状态监测的发展，可以通过收集到的退化数据来评估设备的健康状态。Wiener退化过程模型被广泛采用，因为它可以描述非单调的退化趋势，并且在数学处理上较为简便。然而，传统的寿命定义是基于设备退化过程首次达到失效阈值的时间（首达时间），这在某些情况下可能过于保守，导致设备过早退役，浪费资源。 文章指出，设备的实际性能退化通常伴随着使用时间和次数的增加，表现为退化数据的上升或下降趋势。除了首达时间，最后逃逸时间（LET）也被引入，它表示退化过程最后一次低于阈值的时刻，提供了对设备更全面的健康状态理解。LET的概念可以用来优化维护策略，确保设备在真正需要维修或替换之前充分地利用其剩余能力。 为了解决这个问题，文章可能提出了新的预测方法或模型，结合事件触发机制和Wiener退化模型，以更精确地预测设备的剩余寿命，并考虑最后逃逸时间的影响，以避免不必要的提前退役。这样的方法对于延长设备的使用寿命，降低运营成本，以及提高整体系统的可靠性和效率具有重要意义。 这篇文档深入研究了二阶多智能体系统的协同控制策略，并将其与实际工程问题——设备的寿命预测相结合，提出了一种改进的分析框架，旨在提高设备管理的效率和准确性。通过引入最后逃逸时间的概念，论文为设备健康管理提供了一个新的视角，有助于制定更加灵活和经济的维护策略。