非线性退化模型：年龄与状态相关预测分析

"这篇文章是关于‘年龄和状态相关的退化系统非线性预测模型’的研究论文，发表在2015年《IEEE Transactions on Reliability》第64卷第4期。作者是Zheng-Xin Zhang、Xiao-Sheng Si和Chang-Hua Hu。该研究关注的是复杂系统的退化过程，特别是非线性和随机性这两个关键因素。当前的研究多集中于线性或可转化为线性的年龄依赖随机退化模型，而本文则提出了一种新的非线性模型，考虑了系统年龄和状态的双重影响。" 文章中，作者引入了一个具有年龄和状态相关非线性漂移和波动系数的扩散过程来描述退化动力学。他们通过兰佩蒂变换将这个非线性过程转换为具有年龄或状态相关非线性漂移但波动性恒定的过程，以便于分析。接着，利用已知的空间-时间变换，他们得出了首次通过时间概念下的解析近似剩余可用寿命分布。此外，他们还提出了基于厄米展开法的退化状态转移密度函数的近似形式，并在此模型中使用最大似然估计方法求解未知参数。 文章通过一个示例说明了如何将这些理论应用到具体的年龄和状态相关的非线性退化模型中，并将其应用于轴承退化数据的预测。比较结果证实了考虑非线性年龄和状态因素的模型在预测中的必要性。 这篇论文为复杂系统的可靠性预测提供了新的视角，强调了非线性模型在准确预测系统退化和剩余使用寿命中的重要性，尤其是在处理那些退化过程受系统状态和工作年龄共同影响的情况。这种方法对于提高设备维护策略的效率和预防性维护决策的准确性具有重要意义。