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摘要
针对变工况系统传感器数据趋势不明显不能直接采用相似性RUL预测的问题，提出基于工况聚类分析和信息融合的相似性剩余使用寿命预测方法。该方法通过聚类分析不同工况，利用信息融合方法将多个敏感程度不同的传感器数据融合，通过二次多项式拟合构建相似模型，以退化轨迹距离远近作为打分依据，拟合预测寿命的概率分布，给出RUL的估计。通过对航空涡扇发动机失效数据测试，验证了方法的有效性。实验结果表明，该方法在预测精度方面取得了较好的效果，具有较大的工程应用价值。
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针对变工况系统传感器数据趋势不明显不能直接采用相似性RUL预测的问题，提出基于工况聚类分析和信息融合的相似性剩余使用寿命预测方法。该方法通过聚类分析不同工况，利用信息融合方法将多个敏感程度不同的传感器数据融合，通过二次多项式拟合构建相似模型，以退化轨迹距离远近作为打分依据，拟合预测寿命的概率分布，给出RUL的估计。通过对航空涡扇发动机失效数据测试，验证了方法的有效性。实验结果表明，该方法在预测精度方面取得了较好的效果，具有较大的工程应用价值。
