Remaining Useful Life Prediction for Degradation Processes With Long-Range Dependence
Remaining Useful Life Prediction for Degradation Processes With Long-Range Dependence
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具有长程依赖性的降解过程的剩余使用寿命预测
DOI：
10.1109/tr.2017.2720752
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发表时间：
2017-08
影响因子：
5.9
通讯作者：
Donghua Zhou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hanwen Zhang;Maoyin Chen;Xiaopeng Xi;Donghua Zhou
现有基于随机过程的剩余使用寿命预测方法的前提是独立增量的假设。然而，这与电池和高炉墙等一些实际系统形成鲜明对比，其中降解过程具有长程依赖性。基于分数布朗运动，我们采用具有长程依赖性的退化过程来预测上述系统的剩余使用寿命。由于具有长程依赖性的降解过程既不是马尔可夫过程也不是半鞅过程，因此很难直接推导出精确的解析首次通过时间。为了解决这个问题，首先采用弱收敛定理将基于分数布朗运动的退化过程近似变换为具有时变系数的基于布朗运动的退化过程。然后，通过时空变换，可以以封闭形式获得具有长程依赖性的退化过程的首次通过时间。退化模型中的未知参数可以使用离散二进小波变换和最大似然估计来识别。数值模拟和高炉墙实例验证了该方法的有效性。
A prerequisite for the existing remaining useful life prediction methods based on stochastic processes is the assumption of independent increments. However, this is in sharp contrast to some practical systems including batteries and blast furnace walls, in which the degradation processes have the property of long-range dependence. Based on the fractional Brownian motion, we adopt a degradation process with long-range dependence to predict the remaining useful life of the above systems. Because the degradation process with long-range dependence is neither a Markovian process nor a semimartingale, the exact analytical first passage time is difficult to derive directly. To address this problem, a weak convergence theorem is first adopted to approximately transform a fractional Brownian motion-based degradation process into a Brownian motion-based one with a time-varying coefficient. Then, with a space-time transformation, the first passage time of the degradation process with long-range dependence can be obtained in a closed form. Unknown parameters in the degradation model can be identified using discrete dyadic wavelet transform and maximum likelihood estimation. Numerical simulations and a practical example of a blast furnace wall are given to verify the effectiveness of the proposed method.
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DOI：
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发表时间：
1951
期刊：
Transactions of the American Society of Civil Engineers
影响因子：
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作者：
H. Hurst
通讯作者：
H. Hurst
DOI：
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发表时间：
2007
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Ming-Yung Lee;Jen Tang
通讯作者：
Ming-Yung Lee;Jen Tang
DOI：
10.2307/3612158
发表时间：
1970-05
期刊：
The Mathematical Gazette
影响因子：
--
作者：
Patrick Billingsley
通讯作者：
Patrick Billingsley
影响因子：
5.9
作者：
Muheng Wei;Maoyin Chen;Donghua Zhou
通讯作者：
Muheng Wei;Maoyin Chen;Donghua Zhou
影响因子：
1.7
作者：
T. Sottinen
通讯作者：
T. Sottinen