现代机械设备逐渐关联化,传统的单通道数据难以全面反映设备的运行状态。因此提出一种以全矢谱为基础结合核主成分分析和隐马尔科夫模型的滚动轴承剩余使用寿命预测新方法。首先利用全矢谱技术,对原始信号的振动信息进行同源双通道振动信息融合,克服单通道信息不全的缺点,得到较为全面的频谱结构。然后对融合后的信号进行多元时频特征提取,利用KPCA降维方法,设置降维数据置信率为95%,提取主元信号,以HMM最大似然值识别当前设备运行状态,从而进行剩余使用寿命的预测。最后,利用轴承的全寿命进行验证,结果表明该方法可以对滚动轴承剩余使用寿命进行较为准确的预测!

装备的安全服役和有效感知越来越重要,特别是对于一些高端装备复杂系统模块的退化状态预测和备用系统的有效订购是保障安全运行、提升服务质量、降低维修成本的关键。为此,分析了复杂系统退化的特点,提出了一种基于复杂系统退化机理的订购策略模型。基于状态空间特征矩阵建立系统退化过程模型,根据系统退化模型和备用系统随机交付时间构建复杂系统订购策略模型,该模型采用下订时刻作为决策变量。基于提出的复杂系统订购策略模型,存在一个唯一的使期望费用率最小化的最优下订时刻。最后,用实例验证了所提订购策略模型的有效性。