基于EM-EKF与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测

针对现有机载电子设备剩余寿命自适应预测方法在新研小样本条件下,未能综合考虑设备隐含退化建模与漂移系数在线更新的问题,本文提出一种基于期望最大-扩展卡尔曼滤波(Expectation Maximization-Extended Kal-man Filter,EM-EKF)与隐含比例退化模型的机载电子设备剩余寿命自适应预测方法.首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的设备隐含退化模型;其次,在引入漂移系数更新机制的基础上建立设备退化状态方程,并采用EKF算法同步更新设备退化状态与漂移系数;然后,采用EM-EKF算法实现对退化模型参数的自适应估计;最后,基于全概率公式,推导出设备剩余寿命的概率密度函数.通过对单台微机械陀螺仪实测数据进行分析,验证了本文所提方法具有更好的模型拟合性与预测准确性.