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| 剩余寿命是产品故障预测和健康管理的关键因素之一.针对目前剩余寿命预测研究未综合考虑产品退化进程存在的非线性、随机性和个体差异性等问题，提出Box Cox变换与Wiener过程相结合的产品剩余寿命预测方法.首先，引入Box Cox变换技术对非线性退化数据进行线性化处理，在考虑个体产品退化进程存在差异性的基础上，构建产品退化量与时间的随机过程模型；其次，根据同类型产品的退化监测数据，利用期望最大化(EM)算法估计模型参数，基于目标产品的退化数据，利用贝叶斯滤波技术在线更新模型参数，进而更新产品的剩余寿命分布；最后，以NASA电容数据集验证模型的准确性.结果表明：所提方法对产品剩余寿命的预测精度较现有模型有显著提高. |
| 关键词: 剩余寿命预测 Box Cox变换 EM算法 贝叶斯滤波 |
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| 基金项目:国家自然科学基金资助项目（51907117） |
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