A Wiener-process-based degradation model with a recursive filter algorithm for remaining useful life estimation

维纳过程 预言 过程(计算) 期望最大化算法 滤波器(信号处理) 维纳滤波器 降级(电信) 算法 计算机科学 数学优化 工程类 数学 数据挖掘 统计 最大似然 电信 计算机视觉 操作系统
作者
Xiaosheng Si,Wenbin Wang,Chang Hua Hu,Mao-Yin Chen,Dong-Hua Zhou
出处
期刊:Mechanical Systems and Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:35 (1-2): 219-237 被引量:405
标识
DOI:10.1016/j.ymssp.2012.08.016
摘要

Remaining useful life estimation (RUL) is an essential part in prognostics and health management. This paper addresses the problem of estimating the RUL from the observed degradation data. A Wiener-process-based degradation model with a recursive filter algorithm is developed to achieve the aim. A novel contribution made in this paper is the use of both a recursive filter to update the drift coefficient in the Wiener process and the expectation maximization (EM) algorithm to update all other parameters. Both updating are done at the time that a new piece of degradation data becomes available. This makes the model depend on the observed degradation data history, which the conventional Wiener-process-based models did not consider. Another contribution is to take into account the distribution in the drift coefficient when updating, rather than using a point estimate as an approximation. An exact RUL distribution considering the distribution of the drift coefficient is obtained based on the concept of the first hitting time. A practical case study for gyros in an inertial navigation system is provided to substantiate the superiority of the proposed model compared with competing models reported in the literature. The results show that our developed model can provide better RUL estimation accuracy.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
GankhuyagJavzan完成签到,获得积分10
刚刚
4秒前
稚祎完成签到 ,获得积分10
6秒前
8秒前
弧光完成签到 ,获得积分0
12秒前
dmm完成签到 ,获得积分10
13秒前
佳期如梦完成签到 ,获得积分10
15秒前
展会恩完成签到,获得积分10
15秒前
干将莫邪完成签到,获得积分10
16秒前
执着夏岚完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
22秒前
lhn完成签到 ,获得积分10
22秒前
饱满烙完成签到 ,获得积分10
23秒前
菓小柒完成签到 ,获得积分10
23秒前
25秒前
26秒前
hongxing liu发布了新的文献求助10
31秒前
Dongjie发布了新的文献求助10
33秒前
杨永佳666完成签到 ,获得积分10
34秒前
Lisztan完成签到,获得积分10
37秒前
Tysonqu完成签到,获得积分10
37秒前
萤火虫完成签到,获得积分10
38秒前
饱满的新之完成签到 ,获得积分10
40秒前
songyu完成签到,获得积分10
41秒前
41秒前
黑苹果完成签到,获得积分10
43秒前
孙总完成签到,获得积分10
44秒前
健壮仙人掌完成签到,获得积分10
47秒前
鲸鱼打滚完成签到 ,获得积分10
48秒前
传奇3应助科研通管家采纳,获得10
51秒前
hongxing liu完成签到,获得积分10
53秒前
紫金之巅完成签到 ,获得积分10
54秒前
快乐的90后fjk完成签到 ,获得积分10
55秒前
漂亮的忆文完成签到,获得积分10
59秒前
蜗牛完成签到 ,获得积分10
1分钟前
科研通AI2S应助hongxing liu采纳,获得10
1分钟前
haochi完成签到,获得积分10
1分钟前
Gavin完成签到,获得积分10
1分钟前
fatcat完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167370
捐赠科研通 3248804
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875116
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664