基于多阶段相关性性能退化的剩余寿命预测方法

【摘要】：在动态的复杂环境中,系统的故障通常由多组件退化导致,但多组件间存在的相互影响往往是被忽略的,因为组件间的相关性通常是模糊的,难以描述的。本文通过使用动态贝叶斯网络(DBN)考虑组件间的相互依赖性,通过将退化过程划分退化等级来建立相关性模型,为系统提供剩余使用寿命(RUL)估计方法。根据理论物理模型,建立了相同组件间的相互作用模型,解决了数据不足的问题。通过整合这些退化过程模型来建立RUL估计模型。RUL值是通过使用性能的故障阈值计算从检测点和预测的故障点之间的时间差获得的。本文以水下采油树电液复合控制系统为例,讨论了该方法的可行性。