Точность прогнозирования остаточного ресурса (RUL) механических систем часто подвержена влиянию неопределённостей, таких как индивидуальные различия, колебания деградации и случайность порога отказа (FT). Существующие модели процесса Винера (WPMs), основанные на времени эксплуатации и состоянии, учитывают только постоянный коэффициент диффузии и фиксированный порог отказа, что затрудняет их применение в реальных инженерных задачах. Для решения этой проблемы в статье предлагается универсальный метод прогнозирования RUL с учётом многократных источников неопределённости механических систем: сначала создаётся улучшенная модель WPM, зависящая от времени и состояния, в которую введён коэффициент диффузии, включающий индивидуальные различия для характеристики вариабельности между элементами, а параметры оцениваются методом максимального правдоподобия, управляемого усовершенствованным алгоритмом искусственного пчелиного роя; затем параметры вариабельности двух элементов синхронно обновляются на основе адаптивного фильтра Калмана; далее, в случае случайного порога отказа, подчиняющегося усечённому нормальному распределению, с помощью моделирования процесса деградации аппроксимируется плотность вероятности RUL. Экспериментальные результаты показывают, что этот метод обладает более высокой точностью по сравнению с распространёнными моделями, предоставляя альтернативное решение для прогнозирования RUL механических систем.

Модель процесса Винера;Прогнозирование остаточного ресурса;Синхронная оптимизация многих параметров;Случайный порог отказа