【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机械工程，尤其涉及一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法。
技术介绍
1、随着现代装备日益大型化、复杂化和精密化，系统及其构成单元在失效过程中往往呈现出多状态特征，这对高度依赖健康状态的预测维修提出了新的挑战。传统的二态可靠性理论认为系统和其组成单元仅存在正常工作和完全失效两个状态。然而，在实际工程应用中，系统或其组成单元从正常工作到完全失效的演化过程中往往会经历若干中间状态，这些中间状态既可能是连续的如系统随着损伤累积而不断连续衰退，也可以是离散的如系统从性能较高的状态跳转到性能较低的状态。多状态系统的退化评估一直是维修决策中的首要问题，也是难点问题。考虑到退化过程具有随机和非线性特征，目前的研究大多采用随机过程来描述退化过程，认为随机过程可以更好的描述动态运行环境的变化和失效产生机理。
2、多状态系统的可靠性建模、分析与评估方法通常分为四类，分别为布尔扩展模型法、马尔科夫模型法、通用生成函数法和蒙特卡罗仿真法。与其他模型相比，马尔科夫模型在复杂多态系统退化建模方面应用最为广泛，其包括两个随机过程：一个...
【技术保护点】
1.一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1中采用hyper-Erlang分布描述多状态复杂系统在隐状态的驻留时间分布：
3.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，所述步骤3具体为：将各个子状态与观测数据通过映射函数随机相关。
4.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤4中的随机退化模型为：当多状态复杂系处于健康状态时，当前时刻第j个...
【技术特征摘要】
1.一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤1中采用hyper-erlang分布描述多状态复杂系统在隐状态的驻留时间分布：
3.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，所述步骤3具体为：将各个子状态与观测数据通过映射函数随机相关。
4.根据权利要求1所述的一种数模联动的多状态复杂系统剩余寿命预测方法，其特征在于，所述步骤4中的随机退化模型为：当多状态复杂系处于健康状态时，当前时刻第j个子状态结束，下一时刻系统以概率转出健康状态，或以概率转移至第j+1个子状态；如果多状态复杂系统在第j个子状态结束且下一时刻系统以概率转出健康状态，则多状态复杂系统在下一...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡景，李鑫，张航源，程冲，王正琳，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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