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J-GLOBAL ID：201702271599514442   整理番号：17A0296148

ランダム劣化と情報融合を考慮した残存寿命予測手法【JST・京大機械翻訳】

Residual Lifetime Prediction Method with Random Degradation and Information Fusion

著者 (5件)： Cai Zhongyi (Equipment Management and Safety Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Chen Yunxiang (Equipment Management and Safety Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Li Shaoliang (Air Force Military Representative Chamber of Beijing Region) ,  Xiang Huachun (Equipment Management and Safety Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Wang Zezhou (Equipment Management and Safety Engineering College,Air Force Engineering University)
資料名： Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao  (Shanghai Jiaotong Daxue Xuebao)
巻： 50  号： 11  ページ： 1778-1783  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1060A  ISSN： 1006-2467  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 性能劣化過程がWIENER過程に従う製品に対して、BAYES統計推定法を用いて、製品の現場測定性能劣化データと同種類の製品の通常の退化試験情報、歴史寿命情報を融合した個体の残存寿命予測方法を提案した。WIENER過程に基づく製品の残存寿命モデルを確立した。個体間の性能劣化の差異を考慮し、WIENERプロセスパラメータがランダム分布モデルに従うと仮定し、個体の現場実測退化データにおける分布パラメータのベイズ推定モデルを構築し、ハイパーパラメータ事後評価式を提案した。劣化データと寿命データの完全尤度関数をそれぞれ構築し,最大期待値アルゴリズムに基づくハイパーパラメータの事前推定モデルを構築した。実例分析により、提案方法の正確性と優位性を検証し、結果により、本方法は個体の現場実測劣化情報と同種類の製品の事前情報の間の残留寿命予測問題を有効に処理できることが明らかになった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 尤度関数 ,  Bayes推定 ,  *予測技法 ,  期待値 ,  退化 ,  プロセスパラメータ ,  *寿命予測 ,  *余寿命
準シソーラス用語： 推定モデル ,  事後評価 ,  ハイパーパラメータ ,  現場測定 ,  推定法 ,  性能劣化 ,  *情報フュージョン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： residual lifetime prediction ,  Bayesian inference ,  performance degradation data ,  history lifetime data ,  expectation maximization(EM)algorithm ,  degradation variance

分類 (2件)： 信頼性  (KB04040H) ,  動物分類学  (EJ01030T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 情報融合 ,  残存寿命 ,  予測手法