【综述 寿命预测】基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述
论文题目:基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述
论文年份:2019
论文作者:裴洪/胡昌华/司小胜/张建勋/庞哲楠/张鹏
论文单位:火箭军工程大学导弹工程学院
DOI:10.3901/JME.2019.08.001
基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述
- Abstract
- 引言
- 1.基于浅层机器学习的寿命预测方法
- 1.1 基于神经网络的寿命预测方法
- 1.2 基于SVM的剩余寿命预测方法
- 2.基于深度学习的剩余寿命预测方法
- 3.未来研究方向
- 4.结论
Abstract
本文主要阐述基于机器学习的设备剩余寿命预测方法,根据机器学习模型结构的深度,将其分为基于浅层机器学习的方法和基于深度学习的方法,同时梳理了每类方法的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和缺点,最后探讨了基于机器学习的剩余寿命预测方法的未来研究方向。
引言
预测与健康管理(PHM)主要包括:剩余寿命(RUL)和健康管理。RUL通常用于描述当前时刻与失效时刻之间的时间间隔,RUL定义为T-t|T>t ,其中,T表示设备的失效时刻,t表示当前时刻。实现RUL的主要思想在于根据设备的失效机理、状态监测数据以及失效数据等有效信息,确定出RUL的分布或期望。
1.基于浅层机器学习的寿命预测方法
1.1 基于神经网络的寿命预测方法
基于神经网络的寿命预测方法旨在以原始测量数据或基于原始测量数据所提取的特征作为神经网络的输入,通过一定的训练算法不断调整网络的结构和参数,利用优化后的网络在线预测设备的剩余寿命,预测过程中无需任何先验信息,完全基于监测数据得到的预测结果。当前基于神经网络的方法主要包含基于MLP神经网络的方法、基于RBF神经网络的方法以及ELMs的方法。
1.2 基于SVM的剩余寿命预测方法
基于SVM的剩余寿命预测方法研究主要思路是利用实际工程中获得的状态监测数据训练支持向量机模型,确定出模型参数(不敏感系数、惩罚因子、核函数参数等),基于训练后的SVM模型对系统未来的状态进行预测,通过与预先设定的失效阈值对比得到设备的剩余寿命。
2.基于深度学习的剩余寿命预测方法
基于DNN的方法,基于DBN的方法,基于CNN的方法以及基于**RNN(LSTM)**的方法。
3.未来研究方向
- 多种失效模式下设备剩余寿命预测研究
- 考虑相互影响的多部件设备剩余寿命预测研究
- 智能化特征提取与剩余寿命预测研究
- ML与传统统计数据驱动方法相结合的研究
以神经网络与深度学习为代表的ML能够提取出监测数据中所蕴含的有效信息,刻画出特征信息与剩余寿命之间的非线性关系,在剩余寿命预测领域具有一定的普适性,但无法得到剩余寿命的解析概率分布,难以应用于维修策略的安排和制定;以Wiener过程与Gamma过程为代表的传统统计数据驱动方法可根据退化轨迹估计出退化模型参数,推导出剩余寿命的解析概率分布,但剩余寿命预测精度受到所选退化模型的影响较大。因而在后续研究中,需要考虑如何融合两类方法的优势。
4.结论
主要对基于ML 的设备剩余寿命预测方法进行系统的综述和总结。根据ML 模型结构的深度,将其分为基于浅层ML 的方法和基于深度学习的方法。同时疏理了每类方法的发展分支与研究现状,并且总结了相应的优势和缺点,最后探讨了基于ML 的剩余寿命预测方法的未来研究方向。
【综述 寿命预测】基于机器学习的设备剩余寿命预测方法综述相关推荐
- 泛读:基于机器学习的雷达辐射源识别方法综述
基本思路 雷达辐射源识别是通过分析处理截获的敌方雷达信号,获取敌方雷达的工作参数和信号特征参数,通过与已知雷达数据库进行对比,判断雷达的型号.工作模式.位置.以前多用参数匹配法直接利用测量获得的信号特 ...
- 读“基于机器学习的无参考图像质量评估综述”有感
读"基于机器学习的无参考图像质量评估综述"有感 摘要: 无参数图像质量评价(NRIQA)因其广泛的应用需求一直以来都是计算机视觉及其交叉领域的研究热点.回顾近十几年来基于机器学习的 ...
- adf机器_智能运维高招 | 基于机器学习的磁盘故障预测
原标题:智能运维高招 | 基于机器学习的磁盘故障预测 导读 RGF算法+迁移学习精确预测硬盘故障.<Predicting Disk Replacement towards Reliable Da ...
- 2021年全国大学生数据统计与分析竞赛赛题B—基于机器学习的用户消费行为预测(上)
2021年全国大学生数据统计与分析竞赛赛题B-基于机器学习的用户消费行为预测(上) 一.赛题B:用户消费行为价值分析 二.基于机器学习的用户消费行为预测 1.数据简介及清洗 (一)数据简介 (二)数据 ...
- 【计算机专业毕设之基于机器学习的大葱价格预测可视化分析-哔哩哔哩】 https://b23.tv/GLkWcjb
[计算机专业毕设之基于机器学习的大葱价格预测可视化分析-哔哩哔哩] https://b23.tv/GLkWcjb https://b23.tv/GLkWcjb
- 基于深度学习的表面缺陷检测方法综述-论文阅读笔记
//2022.3.2日阅读笔记 原文链接:基于深度学习的表面缺陷检测方法综述 (aas.net.cn) 个人对本篇综述内容的大致概括 论文首先介绍了表面缺陷检测中不同场景下的成像方案,主要根据表面颜色 ...
- 论文《基于深度学习的表面缺陷检测方法综述》学习笔记
<基于深度学习的表面缺陷检测方法综述>学习笔记 前段时间完成了<基于图像的零部件缺陷识别系统设计>毕业课程设计,过程中收获了很多,老师也分享了很多论文,在此记录一下学习的收获. ...
- ML之分类预测:机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现
ML之分类预测:机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现 目录 机器学习中多分类预测数据集可视化(不同类别赋予不同颜色)设计思路及代码实现 代码实现
- 基于机器学习的车辆检测算法研究方法概述
基于机器学习的车辆检测算法研究方法概述 1 背景.意义.分类和应用 1.1 问题的背景与意义 1.2 目标检测分类 1.3 应用 2 基本算法 2.1 帧间差分法 2.2 背景减除法 2.2.1 中值 ...
最新文章
- commonjs是什么_第一步:面试官让我解释什么是Common.js和ES6模块化
- 3小时解决头疼的年终报表!
- Android编译tcpdump,android 使用tcpdump
- Job for slapd.service failed because the control process exited with error code. See systemctl stat
- 关于事务开启与否对数据库插入数据所需时间的影响的讨论
- 为什么建议要延迟macOS升级,小编为你全面分析!
- c++ idea 插件_推荐 33 个 IDEA 最牛配置,写代码太爽了
- 仿英雄联盟网页HTML代码 学生网页设计与制作期末作业下载 大学生网页设计与制作成品下载 DW游戏介绍网页作业代码下载
- Microsoft Office 不同电脑不同电脑登录用户的数据同步
- 宽度优先算法求解八数码问题
- 利用MATLAB 实现证件照换底色教程
- 机器视觉1:图像预处理与瑕疵检测
- 假币问题详解(枚举的经典例题)
- android 长按保存图片,安卓机上base64图片无法在微信中长按保存?
- SaaS行业验尸报告:他们死于资本狂欢前夜
- 剑指Offer 09.用两个栈实现队列(LIFO与FIFO)
- 关于java中的setOut()方法
- GNN-图卷积模型-2016:GCN【消息传递(前向传播):聚合函数+更新函数】【聚合函数:mean(邻域所有节点取平均值)】【训练更新函数的参数】【空域+频域】【直推式学习】【同质图】
- 【DP】BZOJ2708 木偶
- android 删除号码恢复,安卓手机删了联系人怎么恢复?这些方法很容易