关键词：数据驱动;;贝叶斯模型;;剩余寿命预测
摘 要：针对复杂机械系统剩余寿命预测问题,提出一种基于数据驱动方法和贝叶斯理论的机械系统剩余寿命预测方法。该方法基于数据驱动方法,对相同或相似系统的历史状态监测数据进行融合,并建立表征系统退化程度的健康指示量和预测剩余寿命的状态模型;基于贝叶斯理论,建立状态模型参数的贝叶斯模型;在此基础上,基于待估系统的实时状态监测数据和贝叶斯模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法来更新模型参数并预测待估系统的剩余寿命;通过一个航空发动机的预测问题,来说明该方法的有效性。
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