考虑多状态交互影响的设备剩余寿命预测方法

Life prediction technique is the key to ensure the safe and reliable operation of the device, which has become the research emphasis from both the domestic and the overseas. In practice, a device may experience various conditions during its life cycle. For example, strategic missiles may experience stocking in the depot, operating for battle and training, detecting and maintaining conditions. However, most of existing life prediction studies assumes that the interested device serves under a single condition, and correspondingly the degradation of the device evolves according to some specified degrading paths, such as linear path, exponential path, and so on. Little literature can be found to deal with the performance degradation issues under mutual influences of different conditions. This project focuses on remaining life prediction problems with emphasis on mutual influences of various conditions of devices. The main research points of this program are listed as follows. (1) Degradation modeling and remaining storage life prediction considering the influence of switches between storage and working conditions.(2) Degradation modeling and remaining useful life prediction considering the influence of maintenance activities.(3) Degradation modeling and remaining useful life prediction with the collaborating influence of degradation condition and device age. The solving of the above issues can not only enrich the life prediction theory but also benefit the applications of theoretical results, and thus is of significance in both theory and engineering applications.

寿命预测技术是保障设备安全可靠运行的关键技术，近年来已成为国内外关注的焦点。设备在寿命周期内可能会经历多种运行状态，如战略导弹在使用中会经历库房储存、作战训练通电工作、检测维修校正等运行状态。但是，现有的寿命预测研究通常假定设备工作在单一的运行状态下，设备退化按照某种特定规律（如线性、指数等）演变，较少有文献考虑多种运行状态对设备性能退化规律的交变影响。本项目研究存在多状态交互作用时，设备的剩余寿命预测问题，主要研究内容包括：储存状态—工作状态交替作用下设备退化建模及剩余储存寿命预测；存在维修活动影响的设备退化建模及剩余使用寿命预测；退化状态与年龄共同影响下设备退化建模及剩余使用寿命预测。 项目中研究问题的解决，对于丰富寿命预测理论，促进其不断适应工程实际需求，具有重要的理论意义和工程价值。

寿命预测技术是保障设备安全可靠运行的关键技术，近年来已成为国内外关注的焦点。设备在寿命周期内可能会经历多种运行状态，如战略导弹在使用中会经历库房储存、作战训练通电工作、检测维修校正等运行状态。但是，现有的寿命预测研究通常假定设备工作在单一的运行状态下，设备退化按照某种特定规律（如线性、指数等）演变，较少有文献考虑多种运行状态对设备性能退化规律的交变影响。本项目主要研究内容包括（1）退化状态与年龄共同影响下的设备退化建模及剩余使用寿命预测研究；（2）存在维修活动影响的设备退化建模及剩余使用寿命预测研究；（3）储存状态—工作状态交替作用下的设备退化建模及剩余储存寿命预测研究。.项目组针对若干前沿性问题，利用数据驱动的退化建模方法，考虑了多种状态对退化过程的影响，揭示了多状态交互影响的机制，建立了基于测试数据的参数估计模型框架，分析了多种不确定性因素的影响，在首达时间的意义下进行剩余寿命的推导，解决了状态-时间依赖、存在维修与状态切换条件下的剩余寿命预测问题，对于丰富寿命预测理论，促进理论不断适应工程实际需求，具有重要的理论意义和工程价值。部分研究成果应用于战略导弹惯性导航系统中。本项目实施过程中，已发表学术论文100余篇，其中SCI国际期刊论文41篇，在国际权威期刊EJOR、IEEE系列汇刊、RESS、MSSP等上发表（含录用）论文10余篇，申请并授权国家发明专利4项，出版专著2部，2018年获得教育部自然科学一等奖。