基于时间序列分析的剩余寿命预测模型

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1、代号10701学号1107122468分类号TN911.7密级公开题（中、英文）目基于时间序列分析的剩余寿命预测模型TheResidualLifePredictionModelBasedonTimeSeriesAnalysis作者姓名翟利波指导教师姓名、职务宋月副教授学科门类理学学科、专业应用数学提交论文日期二〇一四年一月万方数据万方数据西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内

2、容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允

3、许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。本人签名：日期导师签名：日期万方数据万方数据摘要随着精确的维修和再制造理念越来越深入，对系统或部件的剩余寿命预测、估计变得越来越重要。但现在的系统和部件越来越可靠，很难获得其故障数据，实际上不管是系统还是部件，其性能指标随着使用逐渐降低，转而考虑退化系统或部件的剩余寿命。本文针对退化系统运用时间序列的方法预测其剩余寿命。首先综述了剩余寿命的研究进展，详细介绍了数据驱动型的剩余寿命预测模型：基于直接观测数

4、据的方法有，一是随机系数模型法、二是维纳过程的剩余寿命预测法、三是基于Gamma过程的预测方法；和基于间接观测数据的随机滤波方法。其次针对某滚动轴承振动烈度测试数据，运用AIC准则，确定自回归移动平均模型（ARMA）的阶数，运用最小二乘法估计该模型的参数，从而得到剩余寿命的预测值，实验显示预测误差较大。转而建立状态空间方程，利用卡尔曼滤波算法进行轴承剩余寿命预测，实验显示预测值和实际测量值吻合。接着针对部件退化是单调的情形，建立以Gamma过程为基础的状态空间模型，在不具备部件初始信息的前提下，利用EM算法估计模型参数，获得

5、了剩余寿命的概率密度函数。最后总结了本文，并指明了进一步需要研究解决的问题。关键词：状态空间模型，Kalman滤波，剩余寿命，EM算法万方数据万方数据AbstractWiththeconceptsofexactrepairandre-manufacturingmoredeeply,predictingtheremaininglifeofthesystemorcomponentbecomeincreasinglyimportant.Butnowmoreandmorereliablesystemsandcomponents,it

6、isdifficulttoobtainitsfailuredata,infact,regardlessofthesystemorcomponent,itsperformancedecreaseswithuse,soweturntoconsidertheremaininglifeofdegradedsystemsorcomponents.Thisarticlepredicttheremaininglifeofthedegradationsystemusingtimeseriesmethod.First,theprogresso

7、ftheremaininglifeisreviewed,andthedetailsofthedata-drivenresiduallifepredictionmodelareintroduced,thereisamethodbasedondirectobservationdata,includingrandomcoefficientmodelmethod,theresiduallifepredictionmethodbasedonWienerprocess,andmethodbasedonGammapredictionpro

8、cess;randomfilteringmethodbasedonindirectobservationdata.Followedbythetestdataofarollingbearingvibrationintensity,weuseAICcriteriontodeterminethe