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作者：李建华;刘谚;任丽娜;
单位：兰州理工大学机电工程学院;
摘要：随着预测与健康管理技术需求日益迫切，基于设备润滑油信息的剩余有效寿命预测(RUL)成为制定预防性维护策略的关键技术。然而，受限于油液监测数据稀疏性和多指标综合表征复杂性，现有油液剩余有效寿命预测模型精度难以满足实时应用需求。为了提升油液剩余有效寿命预测准确性，提出了一种基于D-S证据理论的多指标融合的油液剩余有效寿命预测模型。首先，考虑到油液状态监测数据多样性，采用模糊概率化描述润滑油多指标，加权获取隶属于同一特征下的多属性信息，并通过D-S证据理论融合多指标信息，获得油液状态综合的量化描述。其次，为了获取润滑油多指标表征下的剩余有效寿命，建立维纳随机过程描述润滑油的衰退过程，基于实时监测数据采用期望最大算法(EM)算法更新和校准模型参数，求解出油液寿命的概率密度函数。这些策略旨在最大限度地减少多属性数据可能带来的冲突，同时在资源与时间受限条件下，有效提升设备和系统的可靠性。最终，通过实际工程应用案例验证了该模型的有效性和实用性，并对模型相关评价指标进行了深入分析。
关键词：油液状态;;多指标融合;;剩余有效寿命预测;;D-S证据理论
