北京市自然科学基金(4113073) 作品数:5 被引量:13 H指数:2 相关作者: 高占宝 张丽妹 陈雄姿 李行善 于劲松 更多>> 相关机构: 北京航空航天大学 中山市精威包装机械有限公司 中国东方红卫星股份有限公司 更多>> 发文基金: 北京市自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 中国航空科学基金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 一般工业技术 机械工程 更多>>
基于综合健康指数与RVM的系统级失效预测 被引量:6 2015年 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(synthesized health 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。 陈雄姿 于劲松 陆文高 李行善关键词:相关向量机 不确定性管理 SYNTHESIZED RELEVANCE 基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究 2013年 针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法。通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理。实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波。 张丽妹 高占宝 尹志兵关键词:动态称重 模型辨识 基于高斯和粒子滤波的动态称重数据处理 被引量:1 2013年 由于动态称重过程中的噪声干扰,导致动态称重信号处理中存在数据处理速度慢与精度低等不足。为了提高动态称重的快速性与准确性,本文将高斯和粒子滤波算法应用于动态称重数据处理。在对动态称重系统建立状态空间模型的基础上,引进高斯和粒子滤波算法,利用高斯和逼近状态的后验密度,提高了对状态分布估计的精确性。实验结果证明,高斯和粒子滤波方法有效地提高了动态称重的速度与精度,比较实验结果说明本文方法优于传统的扩展卡尔曼滤波和粒子滤波效果。 张丽妹 高占宝 尹志兵关键词:动态称重 数据处理 基于改进核平滑辅助粒子滤波的失效预测方法 被引量:1 2015年 针对系统模型存在多个未知参数的情况,提出了一种基于改进核平滑辅助粒子滤波(improved kernel smoothing auxiliary particle filtering,IKS-APF)的失效预测方法。首先,在已有核平滑辅助粒子滤波基础上引入增益因子和加速因子,使其具有参数方差双向调节能力和更快的参数估计收敛速度。然后,使用ISK-APF进行状态和参数的联合估计,为确保参数估计的准确性同时减少参数的不确定性,设计了方差监视和短期预测误差匹配相结合的自适应粒子方差控制方案。最后,使用最新估计到的状态和参数粒子进行迭代预测,并通过统计状态粒子首达失效状态空间的时间计算出剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)。仿真结果证明了本文方法的有效性和优越性。 陈雄姿 于劲松 唐荻音 李行善关键词:参数估计 方差控制 不确定性管理 基于等效系统的动态称重数据处理 被引量:5 2013年 动态称重技术是目前产品定量包装领域十分关心的问题,如何提高称重的精度和速度是动态称重的难题之一。基于定量包装的动态组合秤实验数据,采用等效系统的方法对动态称重数据进行处理,提出了基于非线性系统辨识的滤波方法,并设计适合动态称重数据的尺度函数对快速性和稳定性进行评估。结果表明,该方法较之传统的平滑数据滤波方法,有效提高了测量的快速性。 张丽妹 高占宝 尹志兵关键词:动态称重 非线性系统辨识 等效系统 数据处理