论文基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测

Posted 2021-04-01 系统工程与电子技术中文版

基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测

陈雄姿¹, 于劲松², 陆文高¹, 李行善²

(1. 航天东方红卫星有限公司, 北京 100094; 2. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院, 北京 100191)

摘要：针对具有多维状态变量、多种工作模式和故障模式的复杂工程系统,提出一种基于综合健康指数(synthesizedhealth index, SHI)与相关向量机(relevance vector machine, RVM)的系统级失效预测方法。在离线训练阶段,先根据有限失效历史数据建立各工作模式下的健康评估模型,并据此获得各历史退化轨迹的SHI序列;然后再使用RVM对这些序列进行回归处理,进而辨识出与回归曲线最为匹配的函数模型。在线预测阶段,先运用健康评估模型计算当前设备的SHI序列并进行RVM回归,再拟合出离线阶段确定的函数模型并添加时变噪声;最后,外推预测出系统剩余使用寿命的概率密度分布。该方法成功应用到涡轮发动机的失效预测案例。 关键词：失效预测；综合健康指数；相关向量机；不确定性管理

中图分类号：TP206+.3 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1001-506X.2015.10.17

本文刊登于《系统工程与电子技术》2015年第10期

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