摘要
研究预测维护,以输油泵的衰退过程和健康指数为研究对象,通过当前时刻及之前的历史状态监测信息,建立基于剩余使用寿命的预测维修模型。分析各退化状态下的维修费用、监测间隔时间,探索更低的输油泵系统长期平均运行成本。
引文
[1] Wenbin Wang. A two-stage prognosis model in condition based maintenance.Stochastics and Statistics[J]. Sicence Direct,European Journal of Operational Research,182(2007):1177-1187.
[2]苏春,周小荃.基于半马尔科夫决策过程的风力机状态维修优化[J].机械工程学报,2012,48(2):44-49.
[3]邓力,徐廷学.基于M-DSSE和RVM的复杂准备健康状态预测[J].计算机工程与设计,2014,35(11):3997-4002.
[4]高保禄.大型复杂机电设备分布式故障诊断方法研究[D].太原:太原理工大学,2010.
[5]胡昌华,王志远,周志杰.基于随机滤波理论的剩余寿命预测方法研究[J].系统仿真技术,2011,7(4):83-88.
[6]杨志波,董明.动态贝叶斯网络在设备剩余寿命预测中的应用研究[J].计算机集成制造系统,2007,13(9):1811-1815.
[7] Ahmadzade,F.,Lundberg,J.Remaining useful life estimation:Review.Int.J.Syst. Assur.Eng.Manag.2014(5):461-474.
[8]范庚,马登武,邓力,等.基于灰色相关向量机的故障预测模型[J].系统工程与电子技术,2012,34(2):424-428.
[9]刘慧,刘国海,沈跃.采用提升小波包和相关向量机的电能质量扰动分类[J].高电压技术,2010,48(25):782-788