统计数据驱动的剩余寿命预测若干关键问题研究

项目名称： 统计数据驱动的剩余寿命预测若干关键问题研究

项目编号： No.61174030

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 自动化学科

项目作者： 司小胜

作者单位： 中国人民解放军第二炮兵工程大学

项目金额： 62万元

中文摘要： 剩余寿命预测是故障预测与健康管理的核心问题。考虑到实际工程对象的机理模型难以精确给出，且人工智能方法难以预测剩余寿命的概率分布，统计数据驱动的剩余寿命预测已成为学科前沿问题。目前统计数据驱动的剩余寿命预测研究中对非线性随机退化过程的建模及剩余寿命预测、减少预测不确定性、随机冲击下隐含退化状态的估计、剩余寿命预测不确定性对预测维护的影响等关键问题，在文献中鲜有解决方法的报道。本项目拟主要研究：1)基于一类非线性随机过程的退化建模及剩余寿命预测方法；2)基于一类非线性随机退化过程的剩余寿命自适应预测方法；3)随机冲击下非线性隐含退化状态估计与剩余寿命预测方法；4)期望代价-方差敏感的预测维护决策目标函数建模及最优维护时机的确定方法；5)依托导弹武器核心部件惯性平台，利用部队真实的监测数据，进行应用验证。本课题的研究成果不仅具有重要的理论意义，对提高设备的安全性和可靠性还具有潜在的应用价值。

中文关键词： 故障预测与健康管理；剩余寿命；预测维护；扩散过程；惯性平台

英文摘要：

英文关键词： Prognostics and health management；remaining useful life；predictive maintenance；diffusion process；inertial platform