摘要
剩余寿命是产品故障预测和健康管理的关键因素之一.针对目前剩余寿命预测研究未综合考虑产品退化进程存在的非线性、随机性和个体差异性等问题,提出Box-Cox变换与Wiener过程相结合的产品剩余寿命预测方法.首先,引入Box-Cox变换技术对非线性退化数据进行线性化处理,在考虑个体产品退化进程存在差异性的基础上,构建产品退化量与时间的随机过程模型;其次,根据同类型产品的退化监测数据,利用期望最大化(EM)算法估计模型参数,基于目标产品的退化数据,利用贝叶斯滤波技术在线更新模型参数,进而更新产品的剩余寿命分布;最后,以NASA电容数据集验证模型的准确性.结果表明:所提方法对产品剩余寿命的预测精度较现有模型有显著提高.