【摘 要】
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有效的剩余寿命预测对设备可靠性与安全性起着关键作用，不确定的内部老化状态和外部使用工况导致的随机退化应力会极大地影响设备的退化速率和健康状况。提出一种新的随机退化应力作用下的设备剩余寿命预测方法。将随机退化应力引入老化过程，基于维纳过程建立随机应力作用下的设备老化模型，提出融合期望最大化算法和粒子群优化算法的先验参数离线估计方法；在贝叶斯框架下在线更新随机系数，推导剩余寿命预测结果的概率密度分布函
【机 构】
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火箭军工程大学兵器发射理论与技术国家重点学科实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目（61703410）;国家自然科学基金面上项目（61873175）； 陕西省自然科学基金青年项目（2017JQ6015）；
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有效的剩余寿命预测对设备可靠性与安全性起着关键作用，不确定的内部老化状态和外部使用工况导致的随机退化应力会极大地影响设备的退化速率和健康状况。提出一种新的随机退化应力作用下的设备剩余寿命预测方法。将随机退化应力引入老化过程，基于维纳过程建立随机应力作用下的设备老化模型，提出融合期望最大化算法和粒子群优化算法的先验参数离线估计方法；在贝叶斯框架下在线更新随机系数，推导剩余寿命预测结果的概率密度分布函数。基于锂电池实验退化数据验证了所提方法的有效性。结果表明，考虑随机应力对设备退化规律的影响，能够有效提高剩余寿命的预测精度并降低预测结果的不确定性。
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