[发明专利]一种机载电子设备剩余寿命自适应预测方法

说明书

本发明公开了一种机载电子设备剩余寿命自适应预测方法，涉及电子设备寿命预测技术领域。针对现有新研、小样本条件下机载电子设备剩余寿命预测方法未能综合考虑非线性、测量误差、隐含退化特性以及漂移/扩散系数同步更新的问题，本发明的方法首先基于Wiener过程建立带测量误差的非线性隐含退化模型，引入漂移系数更新机制，并采用EKF‑EM算法更新设备的退化状态与模型参数，提升了方法的鲁棒性，实现了方法在小样本或单台设备条件下的可靠计算；然后，将比例关系引入退化建模，以克服传统方法无法同步更新漂移系数与扩散系数的弊端，进一步提升了剩余寿命预测的准确性。

技术领域

本发明涉及电子设备寿命预测技术领域，特别是涉及一种机载电子设备剩 余寿命自适应预测方法。

背景技术

机载电子设备是指飞机上由各类电子元器件所组成的，应用电子技术和软 件来执行多样化军事任务的重要设备。为了应对现代战争网络化、信息化程度 的不断提升，机载电子设备的构成日益复杂、功能愈发多样、性能更加完善， 有力推动了航空装备战斗力的形成与提升。据统计，机载电子设备占现代飞机 采购成本的比重已经高达30％～50％。随着机载电子设备在现代飞机中的全面应 用，其故障数量日趋庞大，新型战机机载电子设备的故障数占比已超过全机总 故障的40％。因此，准确分析机载电子设备性能状态观测数据，科学预测其剩 余寿命，对于合理安排维修计划，确保任务完成与飞行安全都具有重要意义。

目前，利用传感器获取机载电子设备的退化信息，构建基于Wiener过程 的退化模型，进而预测其剩余寿命的方法已成为主流，并在激光器、LED、航 空锂电池、陀螺仪等机载电子产品中得到了应用。在上述研究中，都需要大量 同类设备的历史退化数据作为支撑才能在一定程度上确保剩余寿命预测的准确 性。然而，大量退化数据的获取在针对新研、小批量、高可靠产品时是难以实 现的。针对日益复杂多样的任务需求和航空装备高价值、长寿命的现实制约， 机载电子产品的研制和生产也变得更加灵活多样，呈现出多批次、小批量的特 点，导致无法满足传统机载电子设备剩余寿命预测方法大样本量的要求，致使 剩余寿命预测的准确性无法得到有效保证。为实现小样本甚至单台设备条件下 剩余寿命的准确预测，研究人员利用随机滤波技术，开发了利用当前观测数据 实时更新退化模型参数与状态的剩余寿命自适应预测方法，但总体研究成果较 少。虽然有诸多研究人员对电子设备的剩余寿命进行了预测研究，但目前的技 术仍然无法实现对小样本或单台机载电子设备剩余寿命的可靠预测。

发明内容

本发明提供的一种机载电子设备剩余寿命自适应预测方法，可以解决现有 技术中存在的问题。

本发明提供了一种机载电子设备剩余寿命自适应预测方法，包括以下步骤：

基于非线性Wiener过程构建带比例关系的设备隐含退化模型；

引入漂移系数更新机制，在所述退化模型的基础上建立设备退化过程的状 态转移方程，并采用扩展卡尔曼滤波EKF算法同步更新设备退化状态与漂移系 数；

输入设备的退化状态的观测数据，采用期望最大化-扩展卡尔曼滤波 EM-EKF算法实现对所述退化模型中未知参数的自适应估计；

在退化状态与漂移系数更新和退化模型中未知参数自适应估计的基础上， 基于全概率公式计算设备剩余寿命的概率密度函数。

本发明中的一种机载电子设备剩余寿命自适应预测方法，针对现有新研、 小样本条件下机载电子设备剩余寿命预测方法未能综合考虑非线性、测量误差、 隐含退化特性以及漂移/扩散系数同步更新的问题，首先基于Wiener过程建立 带测量误差的非线性隐含退化模型，引入漂移系数更新机制，并采用EKF-EM 算法更新设备的退化状态与模型参数，提升了算法的鲁棒性，实现了方法在小 样本或单台设备条件下的可靠计算；然后，将比例关系引入退化建模，以克服 传统方法无法同步更新漂移系数与扩散系数的弊端，进一步提升了剩余寿命预 测的准确性；最后，基于单台新研微机械陀螺仪的状态观测数据，验证了本发 明方法的有效性与优越性。

附图说明