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基于维纳过程 的自适应分阶段预测方法 2025年 针对现有研究中单一模型无法准确拟合滚动轴承退化轨迹的问题,提出了一种考虑特征退化一致性的自适应分阶段预测方法。首先,提出一种基于退化趋势一致性的特征自适应筛选融合方法,减少振动信号冗余特征对预测结果的干扰。其次,提出一种基于特征降维的自适应阶段划分方法,用于确定退化分阶段点。再次,同时考虑随机初始退化状态和变化点状态的不确定性,建立两阶段维纳过程 模型。最后,通过XJTU-SY轴承全寿命数据集验证了该方法的可行性。 许卓韬 江鹏伟 李雅婧关键词:剩余寿命预测 一种基于多阶段维纳过程 的锂电池剩余寿命预测方法 本发明公开了一种基于多阶段维纳过程 的锂电池剩余寿命预测方法,涉及锂电池技术领域,建立基于维纳过程 的锂电池退化模型;基于期望最大化EM算法和卡尔曼平滑法自适应估计退化状态和模型参数;为了预测当前时刻的剩余寿命,考虑变化点处... 柴毅 冯飞 林文乙 李硕 谢非一种基于维纳过程 和人工智能的发动机剩余寿命预测方法 本发明涉及一种基于维纳过程 和人工智能的发动机剩余寿命预测方法,属于航空发动机寿命预测领域。针对涡扇发动机在运行过程 中,因不同失效行为而导致多种退化模式的出现,从而使得单一预测方法的预测精度和稳定性降低的问题,提出了一种识... 林景栋 闫冠松 张静曦 熊大略 李鸿威 杨越基于维纳过程 的MEMS陀螺仪贮存寿命评估 被引量:1 2024年 目的 针对MEMS陀螺仪在步进应力加速试验条件下获取的性能退化数据,提出基于维纳过程 的贮存寿命评估方法及其模型准确度检验方法。方法 首先,确定温度为影响MEMS陀螺仪性能退化的主要环境因素,采用步进温度应力加速试验的方式获取其性能退化数据。其次,分析各项性能参数的演变规律,确定标度因数为表征产品性能退化的特征性能参数。最后,采用漂移维纳过程 对标度因数退化轨迹进行建模,并外推得到常温条件下的贮存寿命。结果 采用留一法对模型精度进行验证,模型准确度最低为86.44%。可靠度水平为0.95时,常温贮存(25℃)条件下的寿命评估结果为50.02 a。结论 基于维纳过程 建立的性能退化模型的准确度在85%以上,该模型可应用于指定贮存条件下MEMS陀螺仪的性能退化预测及贮存寿命评估。 谭甜甜 张世艳 杨昊雨 赵方超关键词:MEMS陀螺仪 标度因数 维纳过程 贮存寿命评估 基于自适应非线性维纳过程 的剩余寿命预测 2024年 作为预测与健康管理的核心技术,准确的剩余寿命预测对于提高系统的安全性与可靠性具有重要意义。在实际工程应用中,同类产品的不同个体之间通常存在差异,其退化路径并不相同。这就导致通过同类产品历史数据所学习到的模型或参数并不能准确拟合新设备的退化过程 。为解决这一问题,基于非线性维纳 退化模型提出了一种自适应寿命预测方法。建立同时考虑个体不确定性与测量不确定性的自适应非线性维纳 退化模型,并通过卡尔曼滤波、期望最大算法与Rauch-Tung-Striebel平滑减弱维纳过程 的马尔科夫性,实现参数的在线更新。通过时间-空间变换推导出对应剩余寿命分布概率密度函数的解析表达式。仿真退化数据与C-MAPSS退化数据集被用于实验验证,实验结果表示,所提出的自适应非线性维纳 退化模型能够在线更新模型参数,提高预测精度。 丁传彪 赵鑫 朱海振 赵惠 张廷亮关键词:自适应 维纳过程 非线性 剩余寿命 卡尔曼滤波 基于两阶段随机维纳过程 的机车车轮剩余寿命预测 2024年 为探究机车车轮退化过程 中呈现的两阶段特征问题,提出一种基于两阶段维纳过程 的车轮剩余寿命预测方法。利用两阶段维纳过程 模型建立车轮轮缘退化模型,通过随机化漂移系数表征车轮退化过程 中存在的个体差异;利用期望最大化(expectation maximum,EM)算法及贝叶斯理论实现了退化模型参数的离线估计与在线更新;通过Schwarz信息准则(Schwarz information criterion,SIC)判断并找到车轮退化过程 中存在的变点;最后通过某机车车轮实测轮缘退化数据进行了实例验证。结果表明:与单阶段退化模型相比,考虑存在变点的两阶段退化模型更符合现场实际且在车轮80%寿命分位点处预测精度提升了9.42%。剩余寿命预测结果可以为车轮镟修周期的优化提供一定的理论依据。 齐金平 刘晓宇 燕大强关键词:EM算法 贝叶斯理论 融合深度学习和维纳过程 的吊篮提升机寿命预测 提升机作为高处作业吊篮的动力系统,该系统的稳定性与可靠性是确保施工过程 安全高效的关键。对吊篮提升机进行剩余寿命预测可降低结构损伤引发严重安全事故,减少因停工所造成的经济损失,是提高高处作业吊篮施工设备可靠性的重要手段。寿... 于德富关键词:维纳过程 性能指标 剩余寿命预测 基于维纳过程 的低温环境下齿轮泵性能退化研究 被引量:1 2024年 针对低温环境下(5℃以下)温度对齿轮泵性能退化的影响,以驼峰车辆减速器齿轮泵为研究对象,以流量为性能退化分析指标,建立齿轮泵流量计算模型;采用带有线性函数或指数函数漂移项的维纳过程 模型,建立包含工作压力、温度和等效磨损间隙的多参数齿轮泵性能退化过程 模型;通过齿轮泵流量计算模型的分析结果与现场试验数据对比,建模分析低温环境下齿轮泵性能退化过程 中环境温度、工作压力对齿轮泵性能退化的影响。结果表明:低温环境下齿轮泵的性能退化与环境温度存在强相关性;线性漂移模型较指数漂移模型有更优的统计拟合效果;包含多参数带漂移的维纳过程 模型能有效表征齿轮泵的性能退化过程 。 邱战国 胡淼 邢群雁 宋宏智关键词:齿轮泵 驼峰车辆减速器 环境温度 基于KECA和维纳过程 的风电齿轮箱剩余寿命预测 2024年 齿轮箱是风电机组的关键设备,其性能一旦退化至失效状态,会造成严重的安全隐患。为动态掌握齿轮箱的退化过程 ,提出一种基于核熵成分分析与维纳过程 的剩余寿命预测方法。数据预处理时,使用随机森林算法剔除离群点和异常值,并通过皮尔逊算法选取与齿轮箱退化相关度高的多个特征。通过核熵成分分析方法在高维空间中进行主元分析,选取信息保有量较大的主元,达到数据降维的目的。随后,使用维纳过程 对风电齿轮箱的剩余寿命进行预测。以河北某风场实际数据为例,结果表明:分别使用3000、4000、5000个点进行预测时,提出方法的预测误差分别为12.72%、10.52%、6.05%,显著优于对比方法。 许之胜 刘长良 徐健关键词:风电齿轮箱 剩余寿命预测 维纳过程 考虑测量误差的CUSUM控制图对维纳过程 的监控设计 2024年 目的 针对医疗设备存在的退化加速现象,提出对退化过程 进行监控的方法,旨在有效监测到真实情况中退化加速的现象并进行预警,降低设备运维成本。方法 无论是退化率恒定还是退化率加速的维纳过程 ,其增量概率分布都是独立于其他时间区间增量的,本文运用上侧累积和(Cumulative Sum,CUSUM)控制图监控策略,并分析两类测量误差(乘性测量误差和加性测量误差)对控制图监控效率的影响。结果 运用蒙特卡洛仿真得到不同加速系数和测量误差下的平均运行链长(Average Run Length,ARL)和运行链长标准差,结果表明对于退化率恒定的固定效应模型,CUSUM对退化加速的监控具有稳健性,ARL的降低率均维持在43%左右;而在退化加速的随机效应模型中,监控性能会随着乘性测量误差(当乘性误差>0.1后)的增加而下降。结论 CUSUM控制图对医疗设备退化加速现象具有良好的监控能力,随着退化率的加速系数的增加,控制图能够越早发现异常退化加速状态。 刘利平 王晓雪 马强关键词:维纳过程
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