基于灰色系統理論的電子裝備PHM研究與應用.pdf

1、系統的故障預測與健康管理(Prognosticand Health Management/Monitoring,PHM)是近些年來國內外專家的研究熱點。隨著電子裝備系統的日益復雜,由電路故障或性能退化導致的災難也時有發(fā)生,因此對電子裝備系統進行健康狀態(tài)預測及故障預測也逐漸成為各國政府、學者關注的焦點?；疑到y理論作為一種新興的預測方法,已成功應用于多個領域,具有強大的生命力和發(fā)展空間。
　　本文將灰色系統理論應用到電子裝備系統PH

2、M中,對其健康狀態(tài)監(jiān)測和故障預測進行了嘗試性研究。針對PHM的重點和難點——狀態(tài)監(jiān)測和故障預測,首先闡述了灰色系統建模的基本原理、建模過程以及模型精度的檢驗標準和檢驗方法,其次分析了灰色系統理論在電子裝備系統的狀態(tài)監(jiān)測和故障預測中應用的可行性。然后針對電子裝備系統狀態(tài)監(jiān)測和故障預測的原始數據所具有的量綱和數量級不統一、相關因素對系統主行為貢獻大小不統一等特點,進行了數據無量綱化及灰色關聯分析等數據預處理研究。對電子裝備系統首次故障及其全

3、壽命健康狀態(tài)監(jiān)測可采用新息GM(1,1)模型和GM(1,N)模型進行組合預測,依據預測得出的未來一段時間電子系統的健康狀態(tài),決定系統是否進行停機維修。在對系統的健康狀態(tài)預測中,提出了一種基于數值積分原理優(yōu)化的GM(1,N)模型,分別使用Newton-Cotes公式與Gauss-Legendre公式重構了GM(1,N)模型的背景值,并對有多因素影響的電子裝備系統進行了“健康狀態(tài)”預測。最后,針對具有4組以上故障間隔時間的序列,利用新息GM