累积随机冲击下的维纳退化系统预测方法

本文提出了一种针对具有累积型随机冲击的维纳退化过程系统的预测方法。作者包括郑新章、胡昌华、司晓生、张建勋和石泉，来自西安高科技研究所自动化工程系。文章重点讨论了利用条件监测数据评估系统健康状态、可靠性和剩余使用寿命(RUL)的方法，并特别关注了基于维纳过程的模型在退化系统建模和RUL估计中的应用。 在众多的退化建模和RUL估算方法中，维纳过程模型因其有效性和广泛适用性而备受学者和工程师青睐。本文提出的新方法结合了维纳过程和由复合泊松过程描述的累积型随机冲击，以捕捉系统性能随时间的演变。通过引入首次击中时间的概念，他们开发了一个近似的寿命分布模型来预测系统的未来行为。 维纳过程是一种连续时间随机过程，常用于描述平稳随机噪声导致的渐变退化。它具有连续性和均值回归特性，能够有效地模拟设备性能随时间的平滑下降。然而，在实际系统中，除了连续的退化外，还可能遭受突发性的随机冲击，如机械故障或环境事件。累积型随机冲击则考虑了这些非连续的影响，通过复合泊松过程来表示这些随机事件的发生频率和影响程度。 在该预测方法中，首先，利用条件监测数据建立维纳过程模型，以描述系统无冲击情况下的退化趋势。然后，通过复合泊松过程来量化随机冲击对系统性能的影响，这两个过程的集成可以更准确地反映实际系统的复杂退化行为。最后，基于首次击中时间的理论，计算系统达到预设失效阈值的预期时间，从而估计剩余使用寿命。 此外，文章可能还详细探讨了如何从实际监测数据中提取特征，以适应这种混合模型，并可能涉及了模型参数的估计和校准方法。预测结果的精度可能通过与历史数据的比较或与传统方法的对比进行了验证。 总结来说，这项研究为处理具有累积型随机冲击的复杂退化系统提供了一个新颖的预测框架，它结合了连续退化和离散冲击的双重效应，有助于更准确地评估系统可靠性并预测其RUL。这对于设备维护、预防性维修策略的制定以及降低意外停机风险具有重要意义。