基于扩展H∞粒子滤波算法的动力电池寿命预测方法

动力电池的性能随着使用会出现不可避免的老化,直接影响着电动汽车的性能和使用。在动力电池使用过程中对其进行剩余寿命的预测,可以确定动力电池的最佳维修和更换时机,进而有效延长动力电池寿命,增加电动汽车的续驶里程。因此,采用扩展H_∞粒子滤波算法进行动力电池的剩余寿命预测。进行锂离子动力电池循环老化试验,获取其全寿命周期的容量衰减数据。采用双指数拟合的方法建立电池容量衰减模型,并验证其准确性。将模型参数作为状态量,采用扩展H_∞粒子滤波算法对模型参数进行实时估计与更新,获得剩余循环次数以及预测结果的可信度。仿真结果表明,基于扩展H_∞粒子滤波算法得到的动力电池剩余寿命预测结果与基于粒子滤波得到的预测结果相比更加精确。     

基于Wiener过程的万能式断路器附件剩余寿命预测*

万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过程中线圈电流波形的分析选取了动作时间作为性能退化特征量;其次,考虑到断路器操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,采用Wiener过程建立了操作附件的性能退化模型,并利用极大似然估计法对退化模型参数进行估计;然后,基于首达时间的概念建立了剩余寿命预测模型,推导出剩余寿命概率密度函数解析式。最后对安装于万能式断路器上的分励脱扣器和释能电磁铁两种操作附件进行全寿命试验及其剩余寿命预测,预测结果验证了所提方法的有效性。     

疲劳加载下金属材料的强度退化规律

剩余强度是材料的重要性能之一,是材料疲劳寿命预测的基础.文中研究锻造35CrMo钢金属材料剩余强度随疲劳载荷加载次数退化的规律,按照其疲劳损伤的产生和发展规律,提出一个剩余强度退化指数模型,并通过文献中的试验数据验证分析,表明该模型可以较好地描述剩余强度退化规律.同时研究剩余强度的分布特性,三参数Weibull分布可以作为剩余强度的分布函数.不同循环次数比时,剩余强度的分布参数不同,即随着循环次数的增加,剩余强度的分布是变化的.     

基于性能退化的数控机床剩余寿命预测

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过程模型,从而得到数控机床的多性能退化量分布模型。依据失效原则,得到数控机床的性能阈值分布模型。由此,建立基于阈值分布的剩余寿命预测模型得到剩余寿命概率密度函数。在数控机床进给系统试验平台上进行试验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和剩余寿命预测方法的正确性和有效性。     

基于顺序法的起重机疲劳寿命预测方法研究及应用

针对起重机一般作业于随机循环载荷下,承受循环交变应力的实际情况,提出了基于顺序法的起重机寿命预测方法,建立了起重机顺序循环应力损伤模型。根据起重机实测应力历程数据,利用雨流计数法统计出应力循环次数,获得不同应力幅对应的循环次数并编制循环载荷谱,再根据编制的载荷谱利用顺序循环应力损伤模型对该起重机进行寿命估算。将估算结果与根据Miner模型、Carten-Dolan模型的估算结果进行对比分析。对比分析表明:所提出的顺序循环应力损伤模型对起重机疲劳寿命预测是可行的,为起重机疲劳寿命预测研究提供了一种新的思路。     

基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据;在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据,构建出与轴承退化过程相符的非线性状态空间模型,模型参数利用Dempster-Shafer方法进行初始化后采用UKF算法对其进行更新,并预测轴承的剩余寿命。基于轴承全寿命周期试验数据的分析,结果显示所提方法有效地评估了轴承的健康状况,通过对比分析其他剩余寿命预测方法,发现所提方法较好地预测了轴承的剩余寿命。     

基于Wiener过程的功率变换器剩余寿命评估方法

针对功率变换器难以准确建立表征其性能退化过程物理模型的问题,提出一种基于Wiener随机过程的剩余寿命评估方法实现其剩余寿命预测。通过分析电路关键元器件退化对电路性能的影响,选用输出电压均值为DC-DC变换电路失效特征参数,利用Wiener过程建立电路性能退化模型,通过逐步递推预测寿命特征参数值并结合电路失效阈值从而实现功率变换器剩余寿命预测。以闭环SEPIC电路为例,分析了建模数据与建模尺度对剩余寿命预测结果的影响,实验验证了该方法的有效性。     

改进灰色法的废旧设备剩余寿命预测研究

对日益增长的废旧矿冶设备废弃物进行剩余寿命预测,是对其再制造循环利用的前提和基础。由于废旧矿冶设备存在灰尘多、腐蚀大及磨损快的特殊工况,传统灰色寿命预测方法对寿命长期预测往往存在不准确的难题。引入灰色理论分析的方法,将灰色模型与线性回归模型相结合,建立改进的新陈代谢加权灰色线性回归组合模型,对废旧矿冶设备再制造剩余寿命进行预测。以某型矿冶发动机为例,验证了上述方法的有效性。     

KPCA和改进SVM在滚动轴承剩余 寿命预测中的应用研究

为解决支持向量机模型在预测滚动轴承剩余寿命时准确率不高的问题,对核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine,LSSVM)在剩余寿命预测中的应用进行了研究。采用核主成分分析方法融合轴承振动信号时域、频域特征指标并提取第一主成分评估轴承性能退化情况,并将满足要求的多个KPCA主成分作为输入,建立KPCA-LSSVM模型来对轴承剩余寿命进行预测。采用轴承全寿命试验数据对该方法的有效性进行验证,结果表明,该方法提取的轴承性能退化评估指标能够更为全面地表征轴承性能退化情况,建立的KPCA-LSSVM模型可在滚动轴承剩余寿命预测工作中获得良好的预测效果。     

退化数据驱动的气缸剩余寿命在线预测

针对气缸可靠性研究中剩余寿命预测方面的问题,提出了一种基于退化路径的气缸剩余寿命在线预测方法。在建立了基于维纳过程的气缸退化模型基础上,推导了退化路径决定下的气缸剩余寿命的概率密度函数解析表达式,提出了一种融合Bayes估计和期望最大化算法的参数在线估计方法,实现了气缸剩余寿命在线预测,并通过气缸性能退化实验数据验证了方法的有效性。通过与同类方法对比结果表明,在小样本情况下,所提方法能更准确地预测气缸剩余寿命且预测的不确定性更低。     

数字孪生驱动的航空发动机涡轮盘剩余寿命预测

为解决航空发动机涡轮盘剩余寿命在线预测难题,提出一种数字孪生驱动的涡轮盘剩余寿命预测方法。在建立数字孪生模型的过程中,首先,分析涡轮盘疲劳裂纹损伤机理,构建性能退化指标,建立涡轮盘性能退化过程的共性表征模型;其次,分析多种不确定性因素,采用状态空间模型建立涡轮盘性能退化过程的个性表征模型;然后,通过动态贝叶斯网络描述状态空间模型随时间的演化规律,建立涡轮盘性能退化过程的动态演化模型;最后,采用粒子滤波算法实现涡轮盘退化状态追踪和剩余寿命预测,从而完成涡轮盘性能退化数字孪生模型的建立。融合涡轮盘实时传感数据,通过贝叶斯推理实现对该数字孪生模型的动态更新。通过某型涡轮盘试验数据对该方法进行验证,结果表明该数字孪生模型能够较好地解决涡轮盘剩余寿命在线预测问题。     

基于分层稀疏编码的轴承剩余寿命预测方法

剩余寿命预测技术是装备智能维护与智能制造的关键技术。滚动轴承作为旋转机械装备关键零/部件之一,对其进行剩余寿命预测具有重要工程与实际意义,因此提出一种基于分层稀疏编码的滚动轴承剩余寿命预测方法。该方法作为深度学习模型的一种,克服了传统机器学习模型需要大量训练、标签学习以及鲁棒性差的缺点,有效提高了轴承剩余寿命预测精度。实验结果表明该方法具有更高的预测精度和更好的鲁棒性。     

基于模糊理论的超龄塔机剩余寿命的综合评判

剩余寿命预测是超龄塔机使用性能评价的重要内容,将模糊理论引入对超龄塔机剩余寿命的综合评判,建立了二级评判模型,结合实例对模型进行评判。以VB软件为开发平台,编制完成了超龄塔机剩余寿命评估软件,为全面、科学和准确地进行超龄塔机性能评价提供了新的方法。     

非等间距灰色法预测废旧零件剩余寿命研究

对日益增长的矿冶废旧零部件进行剩余寿命预测是对其再制造循环利用的前提和基础。为了准确预测矿冶废旧零部件再制造剩余寿命,首先选取矿冶废旧零部件油液光谱分析数据作为其寿命特征信息,针对实际油液采样间隔不等距的处理难题,采用非等间距数列处理方法,运用非等间距加权灰色线性组合模型对矿冶废旧零部件再制造剩余寿命进行预测。最后通过对某型凿岩台车液压泵齿轮的实例分析,表明该方法简单、实用、具有较高预测精度,可以在矿冶废旧零部件剩余寿命预测中推广。     

基于深度学习的铣刀剩余寿命预测方法研究

刀具剩余寿命预测对保证设备正常运行和提高生产效率具有重要意义.建立了一种改进的基于一维卷积神经网络(one-Dimensional Convolutional Neural Network,1DCNN)和双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)的铣刀剩余寿命预测混合模型.借助评分函数能对误差进行不同程度的惩罚,在均方误差函数的基础上引入评分函数,构造了一种基于均方误差和评分函数(MSE-Score)的调和平均(Harmonic Mean-MSE-Score,HM-MSE-Score)损失函数;利用卷积层和池化层代替BiGRUs处理后的全连接层,设计了1DCNN-BiGRUs-CP混合模型,实现铣刀剩余寿命预测.结合铣刀磨损实验,验证了该预测混合模型具有较高的预测精度和较快的运行速度,研究结果能为数控加工过程中铣刀剩余寿命预测提供理论依据.     

基于竞争失效的航空发动机剩余寿命预测

航空发动机作为典型的复杂机电系统,具有失效模式多样性的特点。多失效模式相互作用,实质上是竞争失效的关系,导致航空发动机剩余寿命预测的复杂性。针对航空发动机失效模式及失效规律特点,提出基于竞争失效的航空发动机剩余寿命预测方法,解决航空发动机健康管理的核心和关键问题。分析航空发动机两类失效模式——性能退化失效和突发失效的作用机制及相关性,构建基于竞争失效的航空发动机剩余寿命预测体系。结合航空发动机不同失效模式及数据特点,分别针对性能退化失效和突发失效建立剩余寿命预测模型。利用贝叶斯线性模型融合状态监测信息,建立航空发动机性能退化轨迹模型,实现针对不同性能退化情况下的航空发动机剩余寿命预测。以分析性能退化规律为基础,利用航空发动机故障信息,建立混合Weibull可靠性模型,量化性能退化失效对突发失效的影响,实现航空发动机突发失效剩余寿命预测。通过算例,验证提出方法的有效性。结果表明,考虑竞争失效的多模型剩余寿命预测技术能客观、准确描述航空发动机寿命变化规律。     

基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测

针对现有不完美维修设备剩余寿命预测方法难以准确反映设备真实维修规律的问题,提出一种基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测方法。基于非线性Wiener过程构建设备随机退化模型;假设不完美维修次数存在上限值,并据此建立基于复合非齐次泊松过程的不完美维修模型;然后,基于设备的随机退化模型与不完美维修模型构建综合退化模型,并采用极大似然方法估计模型参数;基于首达时间的概念,推导出不完美维修设备剩余寿命的概率密度函数。实例分析表明,所提方法能够有效提升不完美维修设备剩余寿命预测的准确性,具备工程应用前景。     

基于二元维纳过程的轴承剩余寿命预测

提出了一种基于二元维纳过程的轴承剩余寿命预测方法。首先,分析轴承两个相互垂直方向上的振动信号,分别构建表征轴承健康状态的性能指标;其次,针对轴承性能退化过程的特点,建立基于维纳过程的二元退化模型;然后,利用AIC(akaike information criterion)信息准则选择合适的Copula函数分析两个性能指标间的相关特性,并计算轴承剩余寿命的联合概率密度函数;采用极大似然估计法在线更新模型参数,预测轴承未来时刻健康状态的变化情况并得到其剩余寿命;最后,通过轴承数据对所提方法进行了验证分析,结果表明,所提方法能够有效的预测轴承的剩余寿命,与基于一元维纳过程的剩余寿命预测方法相比,具有更好的预测精度。     

基于加速退化数据的航空液压泵剩余寿命预测技术研究

航空液压泵是航空装备的关键件之一。如何很好地预测液压泵的剩余寿命,使得液压泵的有效寿命能够得到更加充分合理地利用,将具有很大的理论价值和经济效益。通过研究某型航空液压泵的失效模式、失效机理和退化参数,确定其加速退化试验方案,建立其加速退化模型,并在此基础上建立了一套基于加速性能退化试验数据的航空液压泵剩余寿命预测方法及步骤,并以该型航空液压泵的加速性能退化试验数据为例对其剩余寿命进行了预测,验证了该方法的正确性和有效性。     

多变量灰色模型在滚珠丝杠剩余寿命预测中的应用

为研究滚珠丝杠的性能退化趋势,准确预测丝杠寿命,提出了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测系统.在滚珠丝杠副的不同位置安装3个加速度传感器,实时监测丝杠性能在不同加工条件下的变化趋势.通过模态分解方法分解选择对丝杠性能退化最敏感的特征参数,利用多变量灰色模型建立丝杠寿命与切削三要素、信号特征值的非线性映射关系,最终构建了基于多变量灰色模型的丝杠寿命预测模型,实现了对丝杠剩余寿命的有效评估.试验结果表明,所建立的丝杠性能退化模型能够有效预测丝杠的剩余寿命.