基于不同退化阶段状态空间模型及粒子滤波的滚动轴承寿命预测

为解决滚动轴承全寿命数据有限及物理模型难以建立的问题,提出一种基于状态监测信息和滚动轴承退化物理模型的寿命预测方法。首先对Paris公式及Foreman公式进行改进,建立滚动轴承不同退化阶段状态空间模型,并将已知的滚动轴承物理数据及运行状态信息输入模型,利用最小二乘法对模型参数进行调整;然后利用粒子滤波算法对滚动轴承后期运行趋势进行递推预测;最后运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行验证,并将预测结果与单一状态空间模型及Gamma模型预测结果对比,结果表明该方法预测准确率更高,具有较强的实用性。     

一种预测锂电池剩余寿命的改进粒子滤波算法

粒子滤波算法本身存在着粒子退化问题,对于衰减趋势变化剧烈的模型,难以获得精确的预测结果,限制了算法的适用范围。针对以上问题对粒子滤波进行改进,通过引入粒子群优化算法中的粒子更新机制,优化粒子的全局位置信息,进而重新分配各粒子权重,降低了重采样阶段粒子重置的比例,改善了算法固有的粒子退化现象,达到改进算法、提升算法预测性能的目的;同时,为验证算法的实际效果,以马里兰大学先进寿命周期工程中心(CALCE)发布的锂电池容量实验数据集为基础,分别使用传统粒子滤波算法与改进的算法进行剩余寿命预测仿真。经过对比发现:改进算法误差下降33.6%,可获得更为精确的预测结果,重采样率下降18.3%,粒子退化问题得到改善。     

基于无序测量粒子滤波的锂电池剩余寿命预测

锂电池是一种复杂的电化学系统,其容量衰退呈非线性退化,粒子滤波(particle filter, PF)算法作为解决非线性非高斯问题的有效算法经常被用于锂电池剩余寿命预测。针对PF算法中的模糊测量问题,提出无序测量粒子滤波(out of sequence measurement particle filter, OOSMPF)算法对锂电池剩余寿命进行预测。首先利用锂电池加速充放电所获得的容量衰退数据与充放电循环次数建立双指数模型,然后采用OOSMPF算法对锂电池剩余容量进行预测,进而得出锂电池剩余寿命。试验结果显示,本研究提出的OOSMPF算法与PF算法相比,在对三组锂电池寿命的预测上,剩余寿命误差分别降至7次、15次和5次,因此OOSMPF算法更适合用于锂电池剩余寿命预测。本研究能为新能源汽车上的锂电池剩余使用寿命预测提供方法参考。     

基于性能退化的控制力矩陀螺寿命预测

控制力矩陀螺具有高可靠、长寿命特点,传统试验方法难以获取失效样本。但是控制力矩陀螺在轨工作期间的遥测数据中包含了很多性能退化信息,在详细分析这些数据的产生机理、影响因素和变化规律的基础上,结合已知的失效指标,选择合适的性能退化参数,针对性能退化参数建立陀螺的寿命预测模型。利用遥测数据拟合模型参数,进行趋势外推计算陀螺的预测寿命。文章最后给出了两种性能退化指标的控制力矩陀螺寿命预测实例,验证了该方法的有效性。     

一种遗传算法优化的无味粒子滤波方法

提出了一种采用遗传算法（GA）优化无味粒子滤波（UPF）的新方法遗传无味粒子滤波器（GAUPF）．在无味粒子滤波（UPF）获得比传统粒子滤波（PF）算法更好的重要性采样分布函数的基础上将遗传机制应用于粒子重采样,以进化设计思想克服粒子退化现象,通过优化UPF算法更好地解决了非线性、非高斯领域的目标跟踪问题．仿真结果表明,该算法较好地解决了粒子退化问题,提高了滤波的精确性．     

非线性系统状态突变下的非退化粒子滤波方法研究

针对粒子滤波算法中的粒子退化及重采样所引起的粒子多样性减弱问题,将粒子群优化思想融合到粒子滤波的采样阶段,提出了一种改进的基于粒子群优化的粒子滤波算法.本项工作的特色主要表现在如下相互联系的两个方面:第一,在采样前,首先取上一时刻重采样前权重最大的粒子状态作为最优值,然后根据改进算法的粒子移动策略,将上一时刻重采样后的粒子移向最优值周围的高似然区域,从而能够增加粒子的多样性和有效性,有效避免了粒子的退化;第二,构造了改进算法的建议分布,并从理论的角度证明了该建议分布的可计算性.实验结果表明,从精度和时间这两个方面的综合考虑,改进算法要优于UPF等算法,对非线性系统突变具有更强的适应性.     

基于实时监测的轴承寿命预测方法

从凯斯西储大学轴承数据中心提取了斯凯孚(SKF)轴承内圈、滚动体和外圈不同故障尺寸的原始振动信号,故障尺寸分别为0.007,0.014和0.021 in（1 in=2.54 cm),对其进行经验模态分解(EMD),发现共有17个本征模函数。进行主成分分析(PCA),发现内圈和外圈故障尺寸与第一主成分和第二主成分的关系可通过主成分拟合公式进行准确拟合,因此,通过实时监测轴承振动信号并进行信号分析,可获得内圈和外圈的故障尺寸,利用Pairs-Erdogan公式和有限元仿真方法对含故障轴承的剩余寿命进行了预测。该研究对预防由含裂纹轴承导致的机械事故具有重要的意义。     

基于LSTM-CAPF框架的岸桥起升减速箱轴承寿命预测方法

岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义.针对岸桥变工况的工作条件,提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命(RUL)预测框架.首先,对工作载荷进行离散化,并确定工况边界.然后,利用长短时记忆(LSTM)网络模型预测载荷和相应的运行工况.其次,以维纳过程为基础,建立了考虑不同工况下退化率和跳变系数的状态退化函数.最后,利用工况激活粒子滤波(CAPF)方法预测轴承退化状态和RUL.采用NetCMAS系统采集的上海某港口起升减速箱轴承全寿命数据验证了所提出的预测框架.与其他3种预测模式比较表明,所提出的框架能够在变工况条件下获得更准确的退化状态和RUL预测.     

粒子滤波在锂离子电池剩余寿命预测中的应用

为有效预测锂离子电池剩余寿命,引入了粒子滤波算法.对粒子滤波的基本概念和算法实现步骤进行介绍,在给出锂离子电池寿命统计数据的基础上,应用粒子滤波算法计算其剩余寿命,解决了锂离子电池剩余寿命预测的问题.对相同的锂离子电池统计数据,利用扩展卡尔曼滤波方法计算进行对比实验.分析结果表明:粒子滤波算法比扩展卡尔曼滤波算法可靠,能较好地预测出锂离子电池的剩余寿命,误差小于5％.     

基于改进粒子滤波的锂离子电池RUL 预测

在基于粒子滤波算法的锂离子电池剩余使用寿命预测过程中, 由于基本粒子滤波算法存在粒子退化问题, 难以保证电池寿命预测的精度。为此, 提出一种基于MCMC(Monte Carlo Markov Chain)的无迹粒子滤波改进算法, 从选取适当的重要性密度函数和重采样过程两方面入手, 更全面地克服基本粒子滤波算法中的粒子退化问题, 进而提高锂离子电池剩余使用寿命预测的精度。实验仿真结果表明, 改进后的粒子滤波算法能更好地跟踪电池容量衰退趋势, 预测精度也明显优于基本粒子滤波算法, 为锂离子电池剩余使用寿命的预测提供了新思路。     

粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重?问翁峁顾阕樱捎镁哂腥钟呕阅艿牧Ｗ尤核惴ǜ菪藕诺奶氐阕允视ρ∪。迪至俗钣怕瞬ㄆ鞯墓乖?将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。     

一种时间序列优化的粒子滤波算法

针对预测对象在动态过程中发生结构性变化的时间序列,难以建立一个实时解析变化趋势的模型.本文提出基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF).采用时间序列方法动态构建预测模型,并将粒子滤波算法中一系列加权粒子以该模型进行状态转移,运用粒子滤波重采样技术,使预测误差进一步减小,预测精度逼近最优估计.非线性预测系统仿真实验表明基于时间序列自适应建模的粒子滤波算法(TS-PF)比单纯采用时间序列动态建模算法(TS)精度更高,提高了动态目标跟踪的准确性.     

Improved flight conflict detection algorithm based on Gauss-Hermite particle filter

In order to improve the accuracy of free flight conflict detection and reduce the false alarm rate, an improved flight conflict detection algorithm is proposed based on Gauss-Hermite particle filter (GHPF). The algorithm improves the traditional flight conflict detection method in two aspects: (i) New observation data are integrated into system state transition probability, and Gauss-Hermite Filter (GHF) is used for generating the importance density function. (ii) GHPF is used for flight trajectory prediction and flight conflict probability calculation. The experimental results show that the accuracy of conflict detection and tracing with GHPF is better than that with standard particle filter. The detected conflict probability is more precise with GHPF, and GHPF is suitable for early free flight conflict detection.     

基于UPF的中程飞行冲突探测

2000年,Prandini等建立了飞机位置的概率模型, 该模型将飞行扰动的方差作为全程飞行时间与路程的函数,基于此模型,他们提出了中程飞行冲突探测的随机化算法. 本文作者将飞行扰动作短时处理, 建立了包含雷达观测误差在内的一个更精确、更符合实际的概率模型, 并提出了基于UPF的中程飞行冲突探测算法.     

Cycle life prediction of traction battery based on degradation data

The traction battery cycle life prediction method using performance degradation data was proposed. The example battery was a commercialized lithium-ion cell with LiMn2O4/Graphite cell system. The capacity faded with cycle number follows a traction function path. Two cycle life predicting models were established. The possible cycle life was extrapolated, which follows normal distribution well. The distribution parameters were estimated and the battery reliability was evaluated. The models' precision was validated and the effect of the cycle number on the predicting precision was analysed. The cycle life models and reliability evaluation method resolved the difficulty of battery life appraisal, such as long period and high cost.     

基于优化滤波器的软硬件划分方法

传统的采用固定划分粒度和只考虑二进制映射的软硬件划分方法,经常出现无效解的情况,且算法的运行效率极低.在滤波器的运行框架下,针对传统方法下的软硬件划分模型,设计了特殊的基于优化滤波器的双链编码方案和对应的遗传操作方案.并最终设计了实现该方法的滤波器.实验证明,本文提出的基于优化滤波器的软硬件划分方法是有效的.     

多子种群PSO优化SVM的网络流量预测

针对网络流量的时变性和非平稳性特点,为提高网络流量预测精度,提出一种“多子种群”机制的粒子群算法和支持向量机的网络流量预测模型(Multi-Subpopulation Particle Swarm Opti-mization and Support Vector Machine,MSPSO-SVM).首先支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数编码成粒子位置串,并根据网络训练集的交叉验证误差最小作为参数优化目标,然后通过粒子间信息交流找到最优SVM参数,并引入“多子种群”机制,解决粒子群优化(Particle SwarmOptimization,PSO)算法的早熟停滞缺陷,最后根据最优参数建立网络流量预测模型,并采用实际网络流量数据进行仿真测试.结果表明,相对于其他预测模型,MSPSO-SVM可以获得更优的SVM参数,网络流量预测精度得以提高,更加适用于复杂多变的网络流量预测.     

基于特征熵和优化SVM的轴承故障诊断方法

为了对轴承的故障进行有效的识别,提出基于特征熵和优化支持向量机的轴承故障识别新方法.利用EMD分解信号提取分解信号的能量熵,由于这些熵值之间冗余信息较为严重,因此选用主成分分析对这些熵信息进行约简,提取最有效的特征信息,作为支持向量机模型的输入.通过粒子群优化选取最优决策树构造最佳的支持向量机分类模型进行状态的识别和判定,提高了分类的精确度.通过一个滚动轴承的实例说明方法的有效性和准确性.     

执行器退化下反馈控制系统的寿命预测和延寿方法

在长期运行过程中,控制系统受到复杂工作环境的影响,执行器会发生不同程度损伤并导致其性能退化,进而致使反馈控制系统性能随之下降,甚至无法正常工作.因此针对执行器退化引起的系统性能恶化问题,建立了磨损和冲击共同作用的执行器复合退化模型,并采用基于失效时间的概率分布方法预测系统剩余寿命.然后,将执行器状态纳入控制器设计中,通过在线调整控制约束和修正设定值寻求系统性能与执行器健康指标之间的折衷平衡,以延缓执行器退化实现延长控制系统生命周期的目的.最后通过仿真案例验证了文中方法的有效性.