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摘要
在实际工程中,设备往往是由多个不同类型元件或部件构成的集合体,其总体性能退化程度是由内部多种随机退化过程综合影响下的结果.不同于现有文献主要采用无记忆效应的单一线性或非线性形式随机过程模型来描述设备的真实退化,首先建立一种基于分数布朗运动(Fractional Brownian motion, FBM)的混合随机退化模型,用以刻画退化过程中的记忆效应与长期依赖性;进一步,在退化模型里同时引入双随机效应,用以描述不同设备之间的退化差异性,并基于弱收敛性理论推导得到首达时间(First hitting time, FHT)意义下剩余寿命(Remaining useful life, RUL)概率密度函数(Probability density function, PDF)的近似解析表达形式;然后,给出一种共性参数离线估计和随机参数实时更新的策略,进而实现了剩余寿命的实时预测;最后,通过数值仿真例子和陀螺仪的实际退化数据,验证了该方法的有效性和具有潜在的工程应用价值.
