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A new remaining useful life prediction approach based on Wiener process with an adaptive drift

机译：一种新的基于维纳过程的自适应使用寿命剩余预测方法

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Remaining useful life prediction is a key issue in prognostics and health management. A degradation model is presented in this paper for online remaining useful life prediction utilizing a Wiener-process-based model with an adaptive drift parameter. This model is different from other Wiener-process-based model in that the drift parameter is updated iteratively when new monitored data come. With the adaptive parameter, online remaining useful life can be estimated. Kalman filter is used to perform the parameter adaption, and for the prior knowledge of the drift parameter, we take other historical degradation data from a population into account to estimate. An extensive numerical investigation is provided to substantiate the superiority of the proposed model compared with the non-adaptive model. The results show that our developed model can provide better residual life estimation accuracy.
机译：剩余使用寿命预测是预测和健康管理中的关键问题。本文提出了一种退化模型，该模型使用具有自适应漂移参数的基于维纳过程的模型对在线剩余使用寿命进行了预测。该模型与其他基于维纳过程的模型的不同之处在于，当新的监视数据到来时，将对漂移参数进行迭代更新。利用自适应参数，可以估算在线剩余使用寿命。卡尔曼滤波器用于执行参数自适应，并且对于漂移参数的先验知识，我们考虑了总体中的其他历史退化数据以进行估计。提供了广泛的数值研究以证实所提出的模型与非自适应模型相比的优越性。结果表明，我们开发的模型可以提供更好的剩余寿命估计精度。

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