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1.
剩余寿命估计是工程系统预测与健康管理的关键.目前,基于观测的系统退化数据进行剩余寿命估计得到了很大的关注.由于系统随机退化过程和测量误差的影响,测量数据中不可避免包含退化随机性和测量不确定性.然而,现有基于观测数据的剩余寿命估计研究中,没有将退化随机性和测量不确定性对估计的剩余寿命分布的影响同时考虑.鉴于此,提出了一种基于Wiener过程且同时考虑随机退化和不确定测量的退化建模方法,利用Kalman滤波技术,实现了潜在退化状态的实时估计.在退化状态估计的基础上,得到了同时考虑退化状态不确定性和测量不确定性的解析剩余寿命分布.此外,提出了一种基于极大似然方法的退化模型参数估计方法.最后,通过陀螺仪的退化测量数据验证了本文提出的方法优于不考虑测量不确定性的方法,可以提高剩余寿命估计的准确性. 相似文献
2.
研究分析海杂波、评估弹载导引头在不同海况下的打击精度具有重大意义。针对传统统计方法的海杂波参数估计易存在脱离实况海杂波物理特征的问题,提出基于反向传播(BP)神经网络的参数估计法。利用海杂波幅度分布特性和时间相关性,建立基于K分布的时间与空间相关海杂波模型;重点分析形状参数、尺度参数、杂波速度均方根、平均多普勒频移4个模型参数对海杂波混沌特性、分形特性的影响,总结出模型参数与物理特征之间的定性关系;利用BP神经网络充分挖掘参数与物理特征间的定量关系,并对混沌特性、分形特性进行预测,决定系数为0.985、0.952. 以实测海杂波数据为例,比较BP神经网络、最大似然估计和矩估计法的模型参数,验证了该方法可以较好地贴近真实海杂波的物理特征。 相似文献
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