仪器仪表学报

作者：梁思远，周金浛，高占宝，于劲松，宋 悦，张 健

单位：梁思远,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,周金浛,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,高占宝,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,于劲松,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，3. 绿色发展大数据决策北京市重点实验室,,宋 悦,1. 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,,张 健,2. 北京信息科技大学经济管理学院，3. 绿色发展大数据决策北京市重点实验室,

关键词：复杂系统;健康管理;健康状态预测;维修决策;双向优化

基金：国家重点研发计划(2018YFB1403300)、国家自然科学基金(51875018)项目资助

在以机电系统为代表的复杂装备健康管理的应用场景中,健康状态预测与维修决策操作依赖于装备的健康状态演化进程,二者在所依赖的知识上具有明显的耦合性,对应的二元知识也因此具有双向融合的价值。本文从健康状态评估与维修排故二元知识的双向融合出发,提出一种面向机电系统的健康状态预测和维修决策双向优化方法,即定期利用该阶段累积的有限运行记录,在该阶段的健康状态预测和即时维修决策模型上做出优化。最后,本文基于实际机电系统中天线调平系统的仿真实验对本文所提的双向优化方法进行了验证,健康状态预测误差稳定降低到0.002%,维修决策收益稳定提升到93.57,验证了本文提出的健康状态预测与维修决策协同方法的有效性。

来源：2023年第1期

《仪器仪表学报》期刊编辑部

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