本书主要内容包括带非线性漂移的维纳退化过程建模与剩余寿命预测、含突变点维纳性能退化过程建模与剩余寿命预测、伽玛退化过程建模与剩余寿命预测、逆高斯退化过程建模与剩余寿命预测、基于支持向量机的性能退化建模与剩余寿命预测、基于相关向量机模糊模型的性能退化建模与剩余寿命预测、基于证据推理的性能退化建模与可靠性预测、权值选优粒子滤波性能退化建模与剩余寿命预测、基于灰色预测模型的性能退化建模与剩余寿命预测、基于
寿命预测信息的退化设备最优检测策略及应用、资源有限情形下两部件系统的合作预测维修等。本书可为从事设备故障诊断与容错控制、寿命预测与维修决策等方面理论研究或应用研究的科研人员提供参考。
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第1章 绪论 191.1 引言 19
1.2 设备寿命预测 201.2.1 寿命预测的基本概念 20
1.2.2 新研设备定寿技术 21
1.2.3 工作状态下设备剩余寿命预测研究现状 22
1.2.4 设备贮存寿命预测研究现状 27
1.3 设备最优维修决策 281.3.1 维修的定义和分类 28
1.3.2 单部件系统维修决策 31
1.3.3 多部件系统维修决策 36
参考文献 39
第2章 带非线性漂移的维纳退化过程建模与剩余寿命预测 482.1 维纳退化过程的定义 49
2.2 带非线性漂移的维纳退化过程模型 50
2.3 带非线性漂移的维纳退化过程剩余寿命预测 51
2.4 带非线性漂移的维纳退化过程模型参数估计 522.4.1 估计共性参数以及随机参数分布的超参数 53
2.4.2 基于贝叶斯更新策略的随机参数实时更新 55
2.5 实例分析 562.5.1 问题描述 56
2.5.2 结果与讨论 57
2.6 本章小结 59
参考文献 60
第3章 含突变点维纳性能退化过程建模与剩余寿命预测 613.1 含突变点维纳性能退化过程模型描述 623.1.1 设备的退化建模与剩余寿命预测 62
3.1.2 性能退化过程中的变点检测 62
3.1.3 设备的退化模型——维纳过程 63
3.1.4 指数族先验分布的共轭分布 64
3.2 含突变点维纳性能退化过程突变点检测 653.2.1 贝叶斯在线变点检测算法 65
3.2.2 先验分布的经验贝叶斯确定方法 67
3.2.3 EM算法 69
3.3 基于贝叶斯在线变点检测的剩余寿命预测方法 75
3.4 实例分析 76
3.5 本章小结 79
参考文献 79
第4章 伽玛退化过程建模与剩余寿命预测 814.1 伽玛退化过程的定义 81
4.2 伽玛退化过程的参数估计 834.2.1 矩估计法 83
4.2.2 极大似然估计法 85
4.3 基于伽玛退化过程的设备剩余寿命预测 874.3.1 寿命分布 87
4.3.2 剩余寿命分布 88
4.3.3 可靠度函数 89
4.3.4 实例验证 90
4.4 存在环境影响时伽玛性能退化过程建模和最优维修 914.4.1 问题描述 91
4.4.2 存在外部环境影响时伽玛性能退化过程剩余寿命分布计算 92
4.4.3 存在外部环境影响时基于伽玛性能退化过程的最优维修决策 94
4.5 本章小结 96
参考文献 96
第5章 逆高斯退化过程建模与剩余寿命预测 985.1 逆高斯退化过程的定义 98
5.2 基于ER融合的逆高斯退化模型参数估计方法 1005.2.1 单个设备逆高斯退化过程参数估计 101
5.2.2 基于证据推理的固定参数融合 104
5.3 剩余寿命分布计算 106
5.4 实验验证 107
5.5 本章小结 112
参考文献 112
第6章 基于支持向量机的性能退化建模与剩余寿命预测 1146.1 SVR原理 1156.1.1 原始问题与对偶问题 115
6.1.2 SVR的稀疏性 119
6.1.3 核函数 120
6.2 基于GA优化SVR的退化建模和剩余寿命预测方法 1216.2.1 问题描述 121
6.2.2 基本思路 122
6.2.3 方法的具体步骤 123
6.2.4 实例分析 123
6.3 基于SVR和FCM聚类的实时退化建模和剩余寿命预测方法 1276.3.1 问题描述 127
6.3.2 基本思路与具体步骤 129
6.3.3 实例分析 132
6.4 本章小结 139
参考文献 139
第7章 基于相关向量机模糊模型的性能退化建模与剩余寿命预测 1417.1 相关向量机模糊模型数学描述及特性分析 1427.1.1 模糊模型数学描述 142
7.1.2 基于相关向量机的模糊模型 143
7.1.3 相关向量机模糊模型的一致逼近性 145
7.2 相关向量机模糊模型辨识 1487.2.1 结构辨识 148
7.2.2 参数辨识 149
7.2.3 基于相关向量机和梯度下降方法的模糊模型辨识算法 151
7.3 基于相关向量机模糊模型的退化建模与剩余寿命预测 151
7.4 实验验证 1527.4.1 连续釜式搅拌器仿真系统描述 152
7.4.2 仿真实验及其结果 153
7.4.3 结果分析 156
7.5 本章小结 156
参考文献 157
第8章 基于证据推理的性能退化建模与可靠性预测 1598.1 基于证据推理的性能退化建模 1608.1.1 预测模型结构与表达形式 160
8.1.2 基于证据推理的性能退化建模与预测 160
8.1.3 基于效用的数值型输出 161
8.2 基于EM算法在线更新ER模型的可靠性预测 1628.2.1 基于判断性输出的递归参数估计算法 163
8.2.2 基于数值输出的递归参数估计算法 167
8.3 案例研究 1698.3.1 问题描述 169
8.3.2 可靠性数据的参考点 170
8.3.3 退化建模与预测模型 171
8.3.4 基于判断性输出的仿真结果 171
8.3.5 基于数值输出的仿真结果 173
8.4 本章小结 175
参考文献 175
第9章 权值选优粒子滤波性能退化建模与剩余寿命预测 1779.1 权值选优粒子滤波算法 1779.1.1 粒子滤波算法及特性分析 177
9.1.2 权值选优粒子滤波算法 182
9.2 权值选优粒子滤波性能退化建模 1839.2.1 性能退化过程描述 183
9.2.2 性能退化过程参数估计 184
9.3 权值选优粒子滤波剩余寿命预测 186
9.4 仿真研究 186
9.5 本章小结 190
参考文献 190
第10章 基于灰色预测模型的性能退化建模与剩余寿命预测 19210.1 灰色预测模型 19310.1.1 经典的灰色预测模型GM（1，1） 193
10.1.2 改进的灰色模型 194
10.2 基于改进灰色模型的剩余寿命预测 200
10.3 基于改进灰色模型的惯性器件性能退化轨迹建模 200
10.4 本章小结 202
参考文献 203
第11章 基于寿命预测信息的退化设备最优检测策略及应用 20411.1 设备检测策略及其最优化目标函数 205
11.2 基于剩余寿命预测的退化设备最优检测策略 20811.2.1 G（x）已知时设备的最优检测周期 208
11.2.2 G（x）未知时设备的最优检测周期 209
11.3 基于寿命预测信息的惯性平台的最优检测策略 211
11.4 本章小结 213
参考文献 214
第12章 资源有限情形下两部件系统的合作预测维修 21612.1 资源有限情形下两部件系统合作预测维修策略描述 21712.1.1 基于寿命预测信息的期望失效次数估计 220
12.1.2 资源有限与失效模式相互影响情形下的维修效果建模 220
12.2 预测维修目标函数建立及其优化求解 22112.2.1 目标函数建立 221
12.2.2 费用率函数优化求解 223
12.3 数值仿真 233
12.4 本章小结 236
参考文献 236
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