故障预测方法综述
1. 前言
故障预测与健康状态管理(Prognostics and Health Management, PHM) 技术的提出，对现代复杂装备维修保障能力提出了更高的要求。PHM技术是一种全面故障检测、隔离和预测，以及健康状态管理的技术。它的引入不是为了直接消除故障，而是为了了解和预报故障何时可能发生，范玮琪黑人结婚照或在出现始料未及的故障时触发一种简单的维修活动，从而实现自助式保障，降低使用和保障费用的目标。
四六级口语成绩查询故障预测技术是PHM的核心技术之一，它是比故障诊断更高级的维修保障形式，它利用监测参数、实验数据等各种信息，借助相关推理技术评估部件或系统的未来健康状态或剩余使用寿命。故障预测使得设备维护人员能够提前预知设备的健康状态和故障的发生，从而有效地降低故障风险、节约保障资源、减少经济损失。在航天、核能等对可靠性要求较高的领域有着广阔的应用前景，是实现武器装备视情维修、自主式保障、感知与响应后勤的关键技术。
2. 目前广泛使用的故障预测方法
目前，故障预测方法可以分为基于模型和数据驱动两类。基于模型的故障预测方法，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。虽然预测过程简单，但是如果假设的模型与实际不符则性能就较差。
人工神经网络具有模仿连续非线性函数的能力，并且能够从样本进行学习，因而在故障预测中得到了广泛的应用。人工神经网络通过样本的学习可以掌握系统规律，无需对测量信号作模型假设。由于神经网络具有很强的自适应性学习能力和非线性映射能力，适合于实现预测器的设计。但是神经网络训练时需要大量数据样本，且存在收敛速度慢、局部极小点、网络结构难以确定等不足。
灰色预测按灰色系统理论建立预测模型，根据系统的普遍发展规律,建立一般性的灰色微分方程，通过对数据序列的拟合，求得微分方程的系数，从而获得灰色预测模型。灰色预测利用灰色系统理论的GM ( Grey Model ) 模型进行预测。灰色预测在处理小样本、贫信息、不确定问题上具有独特优势，但在预测精度和预测稳定性等问题上仍有待改进。
模糊神经网络吸收了模糊理论和神经网络技术的优点。模糊神经网络可以借助神经网络的逼近能力。同时具有神经网络的低层次学习、计算能力和模糊系统的高层次推理、决策能
力。因而采用模糊神经网络技术可以对设备的未来状态进行比较准确的预测。masturbation>中秋节快乐英语
粒子滤波器是基于蒙特卡罗方法的随机滤波算法，是解决非线性问题的有效算法。粒子滤波器通过一组采样值粒子来近似概率密度函数,因而并不要求系统是线性、高斯的。粒子滤波器使用状态空间里大量的样本点近似实际状态的概率密度函数,这些样本点称为“粒子”。 随着粒子数的增加,它们能够很好地近似所求的概率密度函数。粒子滤波器方法是对每个粒子赋予一个权值,许许多多不同权值的点构成的离散分布就可以逼近连续分布。能跟踪多个模式的系统行为,因此可用于估计混杂系统的连续状态和离散状态。粒子退化和对突变状态的跟踪能力差是粒子滤波在故障预测应用中存在的主要问题。勉强英文
时间序列分析法是把预测对象的历史数据按一定的时间间隔进行排列，构成一个随时间变化的统计序列，建立相应的数据随时间变化的模型，并将该模型外推到未来进行预测。也可以根据己知的历史数据拟合一条曲线，使得这条曲线能反映预测对象随时间变化的趋势。 按照变化趋势曲线，对于未来的某一时刻，从曲线上可以估计出该时刻的预测值。此方法有效的前提是过去的发展模式会延续到未来，因而这种方法对短期预测效果比较好。一般来说，若影响预测对象变化的各个因素不发生突变，利用时间序列方法能得到较好的预测结果。若这些因素发生突变,时间序列法的预测结果将受到一定的影响。
回归预测是根据历史数据的变化规律，寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定模型参数,据此做出预测。根据自变量的多少可以将回归问题分为一元和多元回归。按照回归方程的类型可分为线性和非线性回归。回归分析法的主要特点是预测过程简单，将预测对象的影响因素分解，考察各因素的变化情况，从而估计预测对象未来的数量状态。回归分析法要求的样本量大并且有较好的分布规律，当预测的长度大于占有的原始数据长度时，采用该方法进行预测在理论上不能保证预测结果的精度。
支持向量机( Support Vector Machine, SVM)是一种建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化原则基础上的机器学习方法。它专门针对小样本情况，具有很强的泛化能力，还有效地克服了局部极小点、维数灾难以及过拟合等传统算法所不可避免的问题。它已被成功应用于多个领域，但SVM仍存在明显的不足。
3. 近年来发展的故障预测性方法
由于上述常用方法均有一定不足，因此为了获得更好的预测效果，通常会对原有方法进行改进，或采用多种方法相结合的方式。
在程进军等的《基于遗传神经网络的航空装备故障预测》一文中，作者采用实数编码方式和自适应的交叉率、变异率改进遗传算法, 并将改进遗传算法用于神经网络的权重学习得到遗传神经网络。利用监测到的装备特征参数数据进行网络训练, 然后将遗传神经网络预测装备特征参数的退化趋势。之后对电子装备进行了实例测试，结果表明遗传神经网络可在故障发生前实现预测外语学习方法, 显著改善了BP网络预测精度kappa是什么意思, 且预测性能优于粗糙神经网络。
Zhigang Tian的《A Neural Network Approach for Remaining Uful Life Prediction Utilizing both Failure and Suspension Data》一文针对了以往寿命预测中仅使用失效记录数据，而忽视暂好状态的数据的情况，作者研究了一种兼顾失效与良好状态下数据的神经网络方法。该方法考虑了良好状态下数据中的有用信息，获得了较好的效果。
在李万领等的《基于改进灰色模型的故障预测研究》 一文中，作者对灰色模型进行了改进，考虑到任何一个灰色系统随着时间的推移，旧数据的信息意义将逐步降低。因此采用新陈代谢法对GM（1，1）进行改进，使得模型参数（a，b）在线自适应改变。之后利用PSO 算法实现改进灰色模型的参数优化，并以某制导雷达系统的波束控制中某电源组合为例采集电压信号数据，最终得到精度较高的预测结果。
在Yuhong Wang等的《Reliability Prediction Using an Unequal Interval Grey Model》一文中，作者针对了传统的等间距灰色模型预测精度不太高的情况，提出了非等间距灰色模型的构想，并对其进行了构造，改进了一阶累计生成算子公式。通过该公式与白化方程，即可得出精度更高的结果。最后通过实例验证，非等间距灰色模型预测的可靠性比最大似然估计方法和卡普兰梅尔非参数方法的精度更高。
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《基于粒子滤波与线性自回归的故障预测算法》的作者龙凤等人分析了粒子滤波在故障预测中常出现的离子退化样本贫化等问题，并针对电子系统非线性非高斯的特点，提出了一种基于粒子滤波的故障诊断与预测结构，同时给出相应环节的实现算法。该结构包含两个模块:proof cab故障检测与识别( FDI，Fault Diagnosis and Identification) 模块和剩余寿命评估( RULP，Remaining Usage Life Prediction)模块。前者使用混合状态系统模型和粒子滤波算法对系统状态的概率密度函数( PDF，Probability Density Function) 进行估计，并实时给出故障发生概率；后者基于危险区域，采用线性自回归( LAR，Linear Auto-regression) 模型对故障征兆随时间的演化情况进行估计及修正，同时给出剩余使用寿命的PDF。最后通过仿真实验证明了算法的有效性。
spin_lock张磊等的《基于关联向量机回归的故障预测算法》一文提出了一种基于关联向量机(relevance vector machine，RVM)回归的故障预测算法。算法首先采用关联向量机模型对对象历史数据中隐含的故障演化信息进行学习，然后将所获取的关联向量机模型用于对象故障未来变化趋势的预测。预测过程采用多步时间序列预测中的递推计算的思想，并且将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分的考虑。迭代过程中的一些关键量的获取采用了蒙特卡罗采样计算的思想，避免了对关联向量机核函数选取的限制。算法预测输出采用对象系统剩余寿命的随机分布形式，相对于传统预测算法的确定值形式的输出更加符合实际。
薛辉辉等的《基于杂合支持向量回归机的电子装备故障预测》一文针对电子装备性能特征参数间的耦合关联问题，提出一种基于杂合支持向量回归机的电子装备故障预测方法。运用D-S证据理论，结合参数的纵向历史状态数据和横向的相关参数数据，设计杂合支持向量回归机预测算法，利用特征参数的时间相关性和空间相关性提高预测精度。其中D-S证据理论将不同传感器传来的数据转化为证据集，然后利用合成公式对这些证据进行合成，从而得到一条总的证据，利用这条证据可以做出判断或决策。实验结果表明，相对于单独使用纵向或者横向的支持向量回归机，该方法具有更高的精度，可有效地对复杂电子装备
实施故障预测。
范庚等的《基于灰色相关向量机的故障预测模型》一文针对样本数据量较小条件下的故障预测问题，将灰色预测与相关向量机回归预测相结合，在模型的训练阶段，根据特征数据序列建立其离散灰色模型（DGM），以DGM的预测值作为输入、原始数据序列作为输出，训练得到RVM回归预测模型；在模型的预测阶段，由建立的DGM和RVM回归预测模型组合得到灰色RVM故障预测模型，并通过引入新陈代谢过程，不断更新数据中的信息。实验结果表明，模型的预测性能优于传统的灰色预测模型。
Bo Yang等的《A Study on Software Reliability Prediction Bad on Support Vector Machines》将支持向量机应用到软件可靠性预测当中，提出了一种基于SVM的软件可靠性预测模型。并验证两个问题，即是否所有历史故障数据都应使用，和用什么类型的数据有更好的精度。文章还把应用SVM的预测方法与用ANN的预测方法相对比。实验结果证明，基于SVM的预测方法效果优于使用ANN的预测方法。
连光耀等的《基于最小二乘支持向量机的复杂装备故障预测模型研究》针对复杂装备故障信息不足、故障预测困难等问题，应用支持向量机建立了故障预测模型，在对支持向量机
回归算法分析的基础上，利用最小二乘支持向量机建立故障预测模型，最小二乘支持向量机通过对相空间重构，有效地降低了模型的复杂度。最后证明，基于最小二乘支持向量机建立故障预测模型能够较好地对复杂装备故障的趋势进行预测。
