基于Kalman滤波和Wiener过程的系统性能退化数据建模方法-论文.pdf

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1、第22卷第7期电光与控制Vo1．22No．72015年7月ElectronicsOptics＆ControlJuly2015doi：10．3969／j．issn．1671—637X．2015．07．022基于Kalman滤波和Wiener过程的系统性能退化数据建模方法陈逸成，何华锋，邓会选，杨铮，刘佳俊(第二炮兵工程大学，西安710025)摘要：目前寿命预测的建模过程中很少考虑漂移系数变化产生的影响，这并不合理且不符合实际情况，为解决这个问题，建立了基于Kalman滤波和Wiener过程的系统性能退化模型，在此基础上采用Kalman滤波和EM算法实现了模参数的估计和更新，最后通过某陀螺仪的寿

2、命预测实例验证了方法的有效性。关键词：寿命预测；陀螺仪；性能退化建模；Kalman滤波；Wiener过程；EM算法中图分类号：TP202．1文献标志码：A文章编号：1671—637X(2015)07—0107—04ASystemDegradationModelingMethodbasedonKalmanFilterandWienerProcessCHENYi—cheng,HEHua—feng，DENGHui-xuan，YANGZheng，LIUJia-jun(TheSecondArtilleryEngineeringUniversity，Xi’an710025，China)Abstract：

3、Atpresent，modelingforlifetimepredictionseldomtakestheeffectofthedriftcoeficientchangeintoconsideration，whichisneitherreasonablenortruthfu1．Tosolvetheproblem，adegradationmodelisproposedbasedonKalmanfilterandWienerprocess．Basedonwhich，KalmanfilterandEMalgorithmareutilizedforparameterestimationandupda

4、ting．Finally，anexampleofremainingusefullifepredictionofagyroscopeverifiestheeffectivenessoftheproposedmethod．Keywords：lifetimeprediction；gyroscope；degradationmodeling；Kalmanfilter；Wienerprocess；EMalgorithm针对大量设备的退化问题提出了一种随机效应(Ran．0引言doraEffectRegression，RER)模型，随后RER模型的研究在20世纪，故障预测与健康管理(Prognostican

5、d与应用陆续开展并且取得了良好的效果；随机过程(Sto—HealthManagement，PHM)技术发展迅速，为提高系统chasticProgress)模型也被应用于系统的退化建模，可靠性做出了巨大贡献，尤其在工业、航天和军事等领包括Markov模型、Gamma过程、Wiener过程等。域更为突出。PHM包含预测和健康管理两个主要本文以标准Wiener过程为基础，结合Kalman滤范畴。其中，预测是健康管理的基础，即PHM的核心波方法，提出了一种基于Kalman滤波和Wiener过程内容。在可靠性研究领域，剩余寿命(RemainingUseful的系统性能退化数据建模方法，通过某陀螺仪的寿

6、命Life，RUL)是系统可靠性的一项重要指标，但是随着制预测实例验证了模型的有效性。造工艺和电子技术的快速发展，产品的可靠性较以往1问题描述有了大幅提高，因此以往的历史失效数据预测方法不再适用，而基于性能退化数据的预测方法逐步得到了Brownian运动描述的是微粒子做不规则的运动，广泛应用。系统的退化过程一般被认为是随机的，因是Wiener过程的物理学基础，因此用Wiener过程来描此随机模型通常用来描述系统的退化过程，文献[2]述隐含的、潜在的系统退化过程是可行并且有意义的。标准Wiener过程的表达式为收稿日期：2014-06-23修回日期：2014—09．08X(t)=At+trB(

7、t)(1)作者简介：陈逸成(1989一)，男，江苏无锡人，硕士生，研究方向为测式中：(t)为系统在t时刻的退化量并且由标准试计量、飞行器控制。Brownian运动B(t)驱动；A和分别为漂移系数和扩108电光与控制第22卷散系数，该模型被广泛用于模型退化过程。文献[6]1一f(D—x一A(t—t)_——(4)认为系统的退化数据是一种特殊的单调变化的性能数Or~／一t据，通过不同时刻的观测值结合EM算法计算得到