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摘要
剩余使用寿命(remaining useful life, RUL)预测是预后和健康管理的核心内容。对滚动轴承来说，退化趋势不仅可以划分多个阶段，而且每个阶段具有不确定性变化。为此，本文提出一种基于随机过程的滚动轴承RUL预测新方法。首先基于维纳过程建立表征个体差异、退化时变和测量误差三种不确定变化的多阶段随机退化模型，并推导该模型对应的滚动轴承RUL分布。然后将统计过程控制(Statistics Process Control, SPC)应用于阶段识别中，消除“奇异数据”并自适应切换退化模型。同时，在缺少先验信息的情况下，利用卡尔曼滤波及平滑和期望最大化(Expectation Maximization, EM)算法的联合估计方法在线更新退化状态和模型参数，实现不同退化阶段下的RUL预测。最后，通过XJTU-SY数据集验证该方法能够有效划分退化阶段并预测对应阶段的RUL。
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