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在基于随机滤波理论的剩余寿命预测模型中,模型参数的获取是离线的,且当历史数据较少时,模型参数不能够进行修正,影响了预测精度。针对以上问题,采用递归期望最大化(Recursive Expectation Maximization,REM)算法来对模型参数进行递归更新,提出了基于参数递归更新的剩余寿命实时预测模型。应用实际的监测数据和参数递归更新的寿命预测模型,进行了某导弹陀螺仪的寿命预测实验。仿真结果表明,该预测模型能够根据实时的数据对模型参数进行快速地更新,满足预测的实时性要求。