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.
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