本发明公开了一种含有多个相关退化过程的剩余寿命预测方法,属于预测与健康管理中剩余寿命预测领域,包括以下步骤:读入间接的状态监测退化数据,即传感器测量数据,初始化状态空间模型参数;利用序贯卡尔曼滤波方法辨识隐含的退化状态,并在此基础上通过EM算法迭代更新模型的未知参数;基于蒙特卡洛方法对所得退化过程进行外推,在三种不同的系统失效模式下,估计剩余寿命的可靠度函数,并通过数值微分求取对应的概率密度函数;最后,利用均方误差分析模型的拟合效果以及剩余寿命的预测精度。本方法较以往方法具有更强的普适性。
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