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司小胜: 作品数：14 被引量：346H指数：8; 供职机构：清华大学信息科学技术学院自动化系更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术理学更多>>

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一种基于证据距离的D-S改进算法被引量：2: 2008年; 针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。; 赵欣王仕成司小胜刘志国罗大成; 关键词：信息融合

一种RVM模糊模型辨识方法及在故障预报中的应用被引量：16: 2011年; 对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevance vector machine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzy inference system,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradient descent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.; 胡昌华王兆强周志杰司小胜; 关键词：系统辨识相关向量机

带测量误差的非线性退化过程建模与剩余寿命估计被引量：69: 2013年; 剩余寿命(Remaining useful lifetime,RUL)估计是设备视情维护和预测与健康管理(Prognostics and health management,PHM)中的一项关键问题.采用退化过程建模进行剩余寿命估计的研究中,现有方法仅考虑了具有线性或可以线性化的退化轨迹的问题.本文提出了一种基于扩散过程的非线性退化过程建模方法,在首达时间的意义下,推导出了剩余寿命的分布.该方法可以描述一般的非线性退化轨迹,现有的线性退化建模方法是其特例.在参数的推断中,考虑到真实的退化过程受到测量误差的影响,难以直接测量得到,因此,在退化建模的过程中引入了测量误差对退化观测数据的影响,通过观测数据,提出了一种退化模型未知参数的极大似然估计方法.最后,通过激光发生器和陀螺仪的退化测量数据验证了本文方法明显优于线性建模方法,具有潜在的工程应用价值.; 司小胜胡昌华周东华; 关键词：剩余寿命非线性

基于证据推理的故障预报模型被引量：13: 2010年; 为处理存在定量与定性不确定性信息的非线性复杂系统故障预报问题,建立了基于证据推理(evidential reasoning,ER)的故障预报模型,提出了ER预测模型的参数优化方法.该模型利用ER算法可以处理精确数据、不完整数据、模糊数据的能力,及其非线性融合的特性,对模型的输入信号,通过信息变换技术转化到信度结构框架下,应用解析ER算法对输入信息融合,根据输出数据的类型,构造相应的预测输出,给出了故障识别方法.针对ER预测模型参数难以精确的主观确定的困难,建立了非线性优化模型,对模型参数进行优化学习,获取最优模型参数.通过实验对ER预测模型的性能进行了分析,结果表明,建立的预测模型和参数优化模型可以有效的处理故障预报问题.; 司小胜胡昌华周志杰

预测与健康管理研究现状: 为了进一步阐明预测与健康管理(Prognostics and Health Management，PHM)在工程实践中的重要性和意义，该文对PHM相关的研究现状进行了分析，重点讨论了统计数据驱动的剩余寿命预测和预测维护方...; 司小胜胡昌华陈茂银周东华; 关键词：预测与健康管理剩余寿命预测工程实践

基于有限次检修机会的备件最优检修策略被引量：1: 2012年; 针对备份部件检修实践中存在的假设主部件失效时间服从指数分布,只考虑无限次、等间隔检修策略的问题,为减少冗余备份部件的失效风险,提高整体系统的可靠性与安全性,提出一种备件有限次、不等间隔最优检修策略。首先将主部件的失效时间分布推广到威布尔分布,然后构建一种新的期望成本模型,在该模型的基础上,提出了最优检修策略的一些结构性质。根据这些结构性质,可以保证最优检修策略的存在。并且只需确定第一次检修时间,后续的最优检修时间便可通过结构性质迭代得到。最后针对惯性测量组件备份陀螺仪的最优检修策略问题进行了仿真,结果表明该检修策略的有效性。与等间隔的检修策略相比较,所提方法能够降低维护成本和管理风险,比较适合工程实际应用。; 冯磊王宏力司小胜周志杰陆敬辉; 关键词：可靠性备件

Bayesian更新与EM算法协作下退化数据驱动的剩余寿命估计方法被引量：10: 2013年; 设备的剩余寿命(RUL)估计是对设备进行视情维护、预测与健康管理的关键问题之一.为实现对于单个服役设备退化过程的建模以及RUL的估计,文中提出一种Bayesian更新与期望最大化算法协作下退化数据驱动的RUL估计方法.首先利用指数退化模型来描述设备的退化过程,基于监测的退化数据,利用Bayesian方法对模型的随机参数进行更新,进而得到RUL的概率分布函数和点估计.其次,利用运行设备到当前时刻的监测数据,基于EM算法给出退化模型中非随机未知参数的估计方法,并证明参数迭代估计中每步得到的结果是唯一最优解.最后通过数值仿真和实际数据应用研究,表明文中方法可对单个设备退化过程进行建模,有效估计退化模型中的未知参数,进而得到更好的RUL估计结果.; 司小胜胡昌华李娟陈茂银; 关键词：数据驱动期望最大化

工业过程异常检测、寿命预测与维修决策的研究进展被引量：83: 2013年; 作为保障工业过程安全性、可靠性和经济性的重要技术,异常检测、寿命预测与维修决策在过去几十年得到了越来越广泛的关注和长足的发展.本文结合异常检测、寿命预测与维修决策各研究环节之间的相互联系,综述了异常检测、寿命预测与维修决策的联合研究现状,重点总结了异常检测与寿命预测、异常检测与维修决策、寿命预测与维修决策、维修决策与备件管理的联合研究动态.最后,探讨了该领域中存在的问题及未来的研究方向.; 周东华魏慕恒司小胜; 关键词：异常检测

基于状态空间的惯性测量组合剩余寿命在线预测被引量：3: 2014年; 实时准确的剩余寿命预测能够为惯性测量组合的维护策略安排提供有效的决策支持。由于反映惯性测量组合退化状态的性能指标不能直接监测或直接测量带有噪声,因此需要构建状态空间模型预测惯性测量组合的剩余寿命。考虑到惯性测量组合的性能退化指标随时间呈现非线性特征,首先采用基于非线性漂移的Brown运动(Brownian motion,BM)建模其退化状态,然后基于构建的状态空间模型,利用期望最大化(expectation-maximization,EM)算法和Kalman滤波(Kalman filter)实时估计和更新退化状态和模型未知参数。并且将状态估计的分布函数引入剩余寿命的预测过程,近似得到了剩余寿命分布的解析形式,实现了剩余寿命的实时预测与更新。最后,对惯性测量组合的剩余寿命实时预测问题进行了实验分析,结果表明该方法具有较高的预测精度与较小的预测不确定性。; 冯磊王宏力周志杰司小胜邹红星; 关键词：剩余寿命非线性期望最大化

新的证据冲突衡量标准下的D-S改进算法被引量：79: 2009年; 针对传统证据冲突衡量标准存在的不足及高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,通过pignistic变换,定义了新的证据冲突衡量标准,基于此,提出了一种新的D-S改进算法.该方法依据少数服从多数的决策思想,引入了描述证据重要度的权重系数,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合.通过仿真算例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在处理证据冲突方面的性能显著改进,加快了收敛速度,同时降低了决策风险.; 胡昌华司小胜周志杰王鹏; 关键词：D-S理论信息熵

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