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基于随机滤波模型的齿轮箱剩余寿命预测研究  
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【英文篇名】 Study of Gearbox Residual Life Prediction based on Stochastic Filtering Modeling
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【作者】 孙磊; 汤心刚; 张星辉; 蔡丽影;
【英文作者】 Sun Lei Tang Xingang Zhang Xinghui Cai Liying(Ordnance Engineering College; Shijiazhuang 050003; China);
【作者单位】 军械工程学院;
【文献出处】 机械传动 , Journal of Mechanical Transmission, 编辑部邮箱 2011年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 基于状态的维修; 滤波模型; 寿命预测;
【英文关键词】 Condition based maintenance Stochastic filtering model Residual useful life prediction;
【摘要】 针对设备剩余寿命预测无法获取设备直接状态信息的问题,引入随机滤波模型,利用平时易于监测到的间接状态信息,来预测设备的剩余寿命。该模型采用贝叶斯递推理论,可以有效利用设备监测到的历史状态信息;针对小样本模型参数估计问题,采用主观数据和客观数据相结合的贝叶斯方法对模型的参数进行估计;最后,以齿轮箱全寿命实验为依据,利用该模型对其剩余寿命进行预测,为复杂设备剩余寿命预测提供了新的研究思路。
【英文摘要】 To solve the problem of lacking direct condition information in predicting equipment residual useful life(RUL),stochastic filtering model(SFM) is built for equipment's RUL prediction with indirect information,which is easy to get.SFM adopted Bayesian recursive theory which could fully use equipment's history condition information.For the estimation of model's parameters with insufficient samples,the Bayesian method is to update the parameters estimated by subjective data and objective information.Finally,th...
【基金】 总装重点预研基金设备健康状态评估理论与方法与方法研究(9140A27020308JB34)
【更新日期】 2011-11-16
【分类号】 TH132.41
【正文快照】 0引言基于状态的维修(Condition Based Maintenance,CBM),是一种新型的维修方式[1],主要指根据设备运行过程中所获得的实际状态信息决定维修时间,尽可能在故障发生前进行维修,能有效地防止维修不足和维修过剩现象,降低设备的运行费用,提高设备的可用度。一般来讲,采用直接状态?

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