随着科学技术的不断进步,现代机械设计和制造技术获得了突飞猛进的革新,高速度、高精度、高载荷设备逐渐投入使用,工业生产日渐复杂化和精细化。同时,机械设备的运行环境也随之变得更加复杂和苛刻。这些因素给工业生产和运行维护带来了更大的挑战。特别是现在越来越激烈的市场竞争,使得设备的可靠性、高效性变的更为重要。机械设备在制造、运行过程中的智能化维护将有效提高设备的可靠性和安全性,关乎生产安全、经济效益等重大问题。因此,机械设备的实时监测和健康维护方法研究依然是当前研究和实际应用的热点问题。随着生产过程智能化的提高和可靠性需求的增加,作为事后分析的故障诊断已经无法满足工业生产的需求,性能退化评估和寿命预测作为基于状态维护的智能方法引起了更多的关注。隐马尔可夫模型是基于时间序列的统计概率模型,非常适合用于设备的性能退化过程建模。因此,本文针对隐马尔可夫模型在应用中存在的关键问题,开展了基于隐马尔可夫模型的性能退化评估与寿命预测方法研究。本文的研究工作主要包含以下几个方面:(1)阐述了本文的课题来源和研究意义。总结了性能退化评估和寿命预测方法近年来国内外的研究进展,分析了隐马尔可夫模型的研究近况和实际应用,针对实际应用中存在的问题确立本文的研究内容。(2)详细介绍了隐马尔可夫模型的基本理论、基本算法和常用模型,并给出了基于隐马尔可夫模型的诊断方法的基本思想和应用流程。这一部分的理论研究成果是本文的后续工作展开的基础。(3)提出基于隐马尔可夫模型的性能退化评估和寿命预测的改进方法。基于冗余属性投影的特征变换方法,可以针对实际应用中的问题有目标地消除特征空间的冗余信息。该方法与隐马尔可夫模型相结合,将显著提高性能退化评估方法的有效性和鲁棒性。隐半马尔可夫模型将状态持续时间分布显式表达,使得模型更适用于寿命预测。(4)提出消除信道干扰的隐马尔可夫模型性能退化评估方法。基于冗余属性投影的特征变换方法,将不同信道的采样数据在特征空间中进行投影变换,消除信道噪声的干扰,提高特征对故障状态的表征能力。该特征变换方法与隐马尔可夫模型相结合,显著提高了设备性能退化评估系统的有效性。加速疲劳寿命试验数据验证了所提出方法的有效性。(5)提出消除工况干扰的隐马尔可夫模型性能退化评估方法。基于冗余属性投影的特征变换方法,可以有效消除特征空间中与工况相关的主要成分、降低工况对特征空间的干扰。提出基于隐马尔可夫模型的多工况性能退化评估方法,基于冗余属性投影消除工况干扰。滚动轴承的点蚀故障仿真数据和加速疲劳试验数据验证了该方法的有效性。(6)提出基于冗余属性投影和状态剩余停留时间估计的寿命预测方法。改进隐半马尔可夫模型的前向后向算法,提出基于状态剩余停留时间估计的剩余有效寿命预测方法。基于冗余属性投影可以有效消除干扰因素的影响,与隐半马尔可夫模型相结合,提高了设备剩余有效寿命预测的效果。最后,通过PRONOSTIA试验数据验证了所提出方法的有效性。综上所述,本文针对隐马尔可夫模型在性能退化评估和寿命预测应用中的关键问题,开展了算法改进和应用研究。研究成果将有效促进隐马尔可夫模型在机械设备的性能退化评估和寿命预测中的应用。