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基于EM-EKF与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测
被引量：
6
1
作者
陈云翔
王泽洲
+2 位作者
蔡忠义
项华春
王莉莉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期500-509,共10页
针对现有机载电子设备剩余寿命自适应预测方法在新研小样本条件下,未能综合考虑设备隐含退化建模与漂移系数在线更新的问题,本文提出一种基于期望最大-扩展卡尔曼滤波(Expectation Maximization-Extended Kalman Filter,EM-EKF)与隐含...
针对现有机载电子设备剩余寿命自适应预测方法在新研小样本条件下,未能综合考虑设备隐含退化建模与漂移系数在线更新的问题,本文提出一种基于期望最大-扩展卡尔曼滤波(Expectation Maximization-Extended Kalman Filter,EM-EKF)与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测方法.首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的设备隐含退化模型;其次,在引入漂移系数更新机制的基础上建立设备退化状态方程,并采用EKF算法同步更新设备退化状态与漂移系数;然后,采用EM-EKF算法实现对退化模型参数的自适应估计;最后,基于全概率公式,推导出设备剩余寿命的概率密度函数.通过对单台微机械陀螺仪实测数据进行分析,验证了本文所提方法具有更好的模型拟合性与预测准确性.
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关键词
剩余寿命预测
WIENER过程
隐含退化模型
比例关系
EM-EKF算法
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职称材料
题名
基于EM-EKF与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测
被引量：
6
1
作者
陈云翔
王泽洲
蔡忠义
项华春
王莉莉
机构
空军工程大学装备管理与无人机工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第3期500-509,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.71901216)
中国博士后科学基金(No.2017M623415)。
文摘
针对现有机载电子设备剩余寿命自适应预测方法在新研小样本条件下,未能综合考虑设备隐含退化建模与漂移系数在线更新的问题,本文提出一种基于期望最大-扩展卡尔曼滤波(Expectation Maximization-Extended Kalman Filter,EM-EKF)与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测方法.首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的设备隐含退化模型;其次,在引入漂移系数更新机制的基础上建立设备退化状态方程,并采用EKF算法同步更新设备退化状态与漂移系数;然后,采用EM-EKF算法实现对退化模型参数的自适应估计;最后,基于全概率公式,推导出设备剩余寿命的概率密度函数.通过对单台微机械陀螺仪实测数据进行分析,验证了本文所提方法具有更好的模型拟合性与预测准确性.
关键词
剩余寿命预测
WIENER过程
隐含退化模型
比例关系
EM-EKF算法
Keywords
remaining useful lifetime prediction
Wiener process
hidden degradation model
proportion relationship
EM-EKF algorithm
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
基于EM-EKF与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测
陈云翔
王泽洲
蔡忠义
项华春
王莉莉
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
6
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参考文献
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