[发明专利]基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法

摘要

本发明涉及机电设备寿命预测领域，公开了一种基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，解决传统设备剩余寿命预测方法中无味粒子滤波存在的粒子多样性缺失问题，提高设备寿命预测的精度。本发明通过利用无味卡尔曼滤波来作为粒子滤波的建议密度分布函数，来减少粒子退化，并采用线性优化重采样算法对粒子滤波的重采样部分进行优化；针对线性优化重采样的步长系数K的选取，本发明通过创建调节因子Kb，并利用模糊推理系统自适应的确定步长系数K的值，最后实现对设备剩余有效寿命预测。本发明适用于机电设备的剩余有效寿命预测。

主权项

基于改进无味粒子滤波的设备剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：选取训练数据，并基于退化模型对训练数据进行曲线拟合；步骤2：通过拟合曲线得到预测数据的初始值；步骤3：用无味卡尔曼滤波产生粒子滤波的重要密度函数；步骤4：以拟合曲线的导数值与导数平均值的比值作为模糊推理系统的调节因子，通过模糊推理系统来自适应确定重采样的步长系数K的值；步骤5：基于所确定的步长系数K，根据线性优化重采样方法对粒子进行重采样，并判断是否达到预设的迭代次数，若是，则输出粒子滤波的预测模型，并进入步骤6，否则返回步骤3；步骤6：用粒子滤波产生的预测模型对锂电池的剩余有效寿命进行预测。