基于深度卷积神经网络的剩余使用寿命概率预测-研究论文

简介：
本研究提出一种基于深度卷积神经网络的方法，用于设备剩余使用寿命的概率预测，提高预测准确性和可靠性。 剩余使用寿命（RUL）预测在预测和健康管理（PHM）领域扮演着关键角色，有助于提高系统的可靠性并减少机械系统维护的周期成本。深度学习模型，尤其是深度卷积神经网络（DCNN），因其卓越性能而在最近的研究中被广泛应用于RUL预测，并取得了显著成果。然而，大多数DL模型仅能提供目标RUL的点估计值，而缺乏与该估计相关联的概率分布或置信区间。 为改进现有方法并增强预测的可靠性，我们构建了一个概率性RUL预测框架，能够基于参数和非参数统计技术来估算目标输出的概率密度。此框架的核心优势在于其不仅能提供一个单一的目标RUL点估计值，还能自然地生成该预测结果对应的不确定性范围（即置信区间）。 为了验证所提方法的有效性和实用性，我们利用了一个公开的涡轮发动机退化模拟数据集，并通过简单的DCNN模型进行了实验。这些努力旨在为未来的PHM应用提供一个更加全面和可靠的RUL预测工具。