针对非线性退化设备缺乏历史退化数据和先验信息不足等问题,提出了一种基于粒子滤波的剩余寿命自适应预测方法。在状态空间模型的框架下建立了具有双隐含状态的非线性随机退化模型,基于粒子滤波算法估计隐含状态,并在首达时间的概念下推导出了剩余寿命的分布。提出了一种基于粒子期望最大化算法的参数估计方法,实现了模型参数的自适应估计和剩余寿命分布的在线更新。通过惯性导航系统中陀螺仪的实际退化数据验证了本文方法的有效性。
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