基于健康状态退化的设备可靠度预测模型  

Health Degradation-based Prognostic Model of Machinery Reliability

作　　者：冯添乐[1,2] 江永丰[2] 张志会[3] 

机构地区：[1]军械工程学院装备指挥与管理系 [2]75233部队 [3]77569部队

出　　处：《科技广场》2010年第3期6-9,共4页Science Mosaic

摘　　要：设备可靠度预测在设备的维修管理中扮演着重要的角色,有效的设备故障预测对降低设备维修费用、停机时间或运行风险都起到至关重要的作用。本文在分析设备状态数据的基础上,通过引入支持向量回归机,建立了基于退化数据的预测模型,并将该模型用于发动机可靠度的预测。Reliability prognostics plays an impotant role in maintenance management of machine, the ability of machinery failure forecast is vital to reducing maintenance cost, operation downtime and operation risk. This paper presents a novel approach for machinery reliability prognostic via incorporating health degradation data and Support Vector Regression （SVR）. The proposed model was used to forecast the reliability and failure time of the diesel motor.

关 键 词：可靠度 预测 健康状态退化 支持向量回归机 

分 类 号：TP307[自动化与计算机技术—计算机系统结构]