摘要
针对航空发动机退化过程中存在三源不确定性,与现有研究假设测量误差为正态分布的问题,提出测量误差为Logistic分布的Wiener过程航空发动机剩余使用寿命(residual useful life, RUL)预测方法。首先,建立测量误差服从Logistics分布时的性能退化模型,并在首达时间下给出RUL分布的准确数学表达式。其次,为提高监测参数的利用率,给出一种基于Spearman系数的关键参数筛选方法。最后,针对缺少历史数据和先验信息的问题,采用基于最大熵无迹粒子滤波和ECM算法的参数估计方法,同时在得到新的性能退化数据之后,能对模型参数自适应更新。采用均方误差(mean squared error, MSE)作为评价指标。实验结果表明:该方法的MSE值为13.25,低于传统方法的MSE值16.12,可以有效地提高预测精度、发动机使用率和安全性。
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