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申请/专利权人：太原科技大学
摘要：本发明属于故障诊断与剩余寿命预测技术领域，公开了一种基于残差反馈的RUL预测和不确定性量化方法，具体技术方案为：一、利用自适应核辅助粒子滤波更新系统退化状态；二、对初始滤波值与真实值之间的残差数据进行预处理，通过变分模态分解得到多分量残差并重构；三、为各分量残差构建高维条件核密度模型用以提供未来残差反馈信息，利用各残差期望之和对AKAPF进行在线反馈，获得残差反馈并自适应核辅助粒子滤波点预测结果；四、利用残差方差获得区间预测结果，提出随机采样法获得残差反馈后的退化样本，结合核密度估计获得概率预测结果，实现不确定性的量化，具有较高的精度和较强的鲁棒性。
主权项：1.一种基于残差反馈的RUL预测和不确定性量化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、建立AKAPF模型：利用自适应核辅助粒子滤波更新系统退化状态；步骤二、残差预处理：对初始滤波值与真实值之间的残差数据进行预处理，通过变分模态分解得到多分量残差并重构；步骤三、残差反馈：为各分量残差构建高维条件核密度估计模型用以提供残差反馈信息，利用各残差期望之和对自适应核辅助粒子滤波进行在线反馈，获得残差反馈自适应核辅助粒子滤波结果；步骤四、不确定性量化：利用残差方差获得区间预测结果，提出随机采样法获得残差反馈后的退化样本，结合核密度估计获得概率预测结果，实现不确定性的量化。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原科技大学 一种基于残差反馈的RUL预测和不确定性量化方法
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