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工業(yè)智能化的重要環(huán)節(jié)之一是快速場(chǎng)景化。制造業(yè)的許多工藝往往都有復(fù)雜的工況，這就要求在場(chǎng)景化的過(guò)程中，反映實(shí)體系統(tǒng)健康狀態(tài)的模型能夠自動(dòng)適應(yīng)變化的工況，并且將工況的變化與真實(shí)的衰退區(qū)分開。傳統(tǒng)的故障預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)模型建立過(guò)程通常是單向的，最主要的形式有三種：

 

1. 靜態(tài)模型：用所謂的“基線”訓(xùn)練一個(gè)模型，假設(shè)其可以適用于所有情況；

2. 多工況聯(lián)合模型：對(duì)工況離散的情況，在每個(gè)工況下建立一個(gè)局部模型，假設(shè)不會(huì)有新工況出現(xiàn)；

3. 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本：對(duì)工況更為復(fù)雜的情況，大量增加訓(xùn)練樣本來(lái)提高建模準(zhǔn)確率，假設(shè)數(shù)據(jù)的增量可以彌補(bǔ)工況復(fù)雜性。

 

針對(duì)這三種形式假設(shè)的局限性，美國(guó)智能維護(hù)系統(tǒng)(IMS)中心提出了自適應(yīng)的預(yù)診斷模型建立方法論，加強(qiáng)模型的可規(guī)模性與部署實(shí)施的可靠性[3], [4]。如圖 3所示，自適應(yīng)預(yù)診系統(tǒng)首先可以識(shí)別變化的工況。這種工況的變化除了操作造成的之外，也可能是由于組件的疲勞程度加深。其次，根據(jù)工況的變化，已經(jīng)不同工業(yè)應(yīng)用的衰退理論模型，可以估計(jì)模型參數(shù)，進(jìn)而估計(jì)衰退的程度。最后，將估計(jì)后的模型與變化的工況相結(jié)合，預(yù)測(cè)關(guān)鍵組件的剩余壽命，達(dá)到預(yù)診目的。

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