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龙图腾网恭喜中国人民解放军空军工程大学申请的专利基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114943179B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210599270.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法是由王泽洲;蔡忠义;项华春;黄泽贵;连可;王莉莉;李超;贺波设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及设备健康预测技术领域，公开了基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法，包括：对多源退化数据进行预处理；通过设定的融合系数拟合预处理后的多源退化数据为一维健康指标，进行建模；采用极大似然估计法估计退化模型的参数；考虑随机失效阈值，获得设备寿命预测的期望值，通过寿命预测的均方误差和的最小值，获得设备健康指标的实际融合系数；根据实际融合系数拟合预处理后的多源退化数据为设备实际一维健康指标；获得设备寿命的概率分布函数；推导出随机失效阈值影响下设备剩余寿命的概率分布表达式，获得设备的预测剩余寿命与设备的可靠度，这种方法能够有效提升可靠性评估与剩余寿命预测的准确性与精度。

本发明授权基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法在权利要求书中公布了：1.基于多源退化数据融合的可靠性评估及剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对监测得到的多源退化数据进行预处理； S2、通过设定的融合系数拟合预处理后的多源退化数据为一维健康指标，根据一维健康指标，采用Wiener过程对预处理后的多源退化数据进行建模； S3、采用极大似然估计法估计退化模型的参数：漂移系数、扩散系数和随机失效阈值； S4、考虑随机失效阈值，获得设备寿命预测的期望值，通过寿命预测的均方误差和的最小值，获得设备健康指标的实际融合系数； S5、根据实际融合系数拟合预处理后的多源退化数据为设备实际一维健康指标； S6、根据设备实际一维健康指标，漂移系数、扩散系数和随机失效阈值，获得设备寿命的概率分布函数； S7、依据贝叶斯原理，对漂移系数进行在线更新； S8、考虑漂移系数，根据设备寿命的概率分布函数，推导出随机失效阈值影响下设备剩余寿命的概率分布表达式，获得设备的预测剩余寿命与设备的可靠度； 所述步骤S1中的预处理包括： 若令Yi,j,k表示第i台设备中第j类传感器在第k个监测时刻获得的退化数据，则令表示经滤波处理后对应的退化数据，且i＝1,2,…,N；j＝1,2,…,M；k＝1,2,…,Ki； 令Di,j,k表示经归一化处理后的退化数据，而具体的归一化方法为： 其中，表示全体退化数据集中第j类传感器对应的所有退化数据，等价于该类传感器在不同设备全寿命周期中所得的全部监测数据；min·与max·则分别表示取最小与取最大； 所述步骤S2具体包括：采用Wiener过程对预处理后的退化数据进行建模，得： 其中，Di,j0表示第i台设备的第j类传感器在初始时刻对应的退化数据；为第i台设备的第j类传感器所对应的漂移系数；为对应的扩散系数；Bt为标准布朗运动，且满足Bt～N0,t； 令Xi,k表示第i台设备在第k个监测时刻对应的健康指标，则： Xi,k＝gDi,k,ω3 其中，Di,k＝[Di,1,k,Di,2,k,…,Di,M,k]，表示该设备的全体退化数据；ω＝[ω1,ω2,…,ωM]表示融合系数；g·表示融合函数； 采用线性融合的方法求解健康指标， Xi,k＝Di,k·ω′4 其中，ω′表示融合系数向量ω的转置； 由Wiener过程的基本性质知，基于线性融合方法得到的健康指标Xi,k也服从维纳过程，即Xi,k满足： Xi,k＝Xitk＝Xi0+λitk+σBBtk5 其中，Xi0表示第i台设备的初始健康指标；λi与σB表示对应的漂移与扩散系数； 所述步骤S3具体包括： 退化模型参数估计包括以下步骤： 设备健康指标的增量应满足正态分布，即而ΔXi,k＝Xi,k-Xi,k-1，Δtk＝tk-Δtk-1，令t0＝0，Xi,0＝Xi,1，由此获得健康指标增量ΔXi,k的轮廓似然函数为： 采用极大似然估计法求解退化模型参数λi与对式6分别取λi与的偏导数并令其等于零获得： 则式7与式8即为λi与的估计值计算公式； 估计随机失效阈值包括以下步骤： 针对具体设备而言，其失效时对应的健康指标退化量被定义为该设备的失效阈值，则就等价于第i台设备所对应的失效阈值，采用正态分布来表示失效阈值的随机性，即其中S表示设备的随机失效阈值； 基于上述分析，得随机失效阈值对应的轮廓似然函数为： 利用极大似然估计法，得： 所述步骤S4～S6具体包括： 根据引理1：若Z～Nμ,σ2，A∈R，B∈R+，则有如下等式成立； 固定失效阈值条件下维纳过程寿命分布的概率表达式为： 其中，Xi,0＝Xi0表示设备健康指标的初始值； f·表示概率密度函数，基于全概率公式，得到考虑随机失效阈值时设备寿命对应的概率分布为： 若设备的随机失效阈值S满足正态分布，并令Z＝S-Xi,0，则不妨令A＝λit，则利用引理1，得到式14的等价表达式为： 基于式15，求得设备寿命的期望为： 进一步分析可知，式16等价于I1-I2，其中： 其中，Fit为寿命的累计分布函数； 由累计分布函数的性质得Fi+∞＝1，则式18等价于令代入式17得： 在工程实践中，随机失效阈值的方差通常极小，趋近于零，则基于定积分的基本性质，得式19的近似表达式为： 令代入式20得： 式21中积分项为逆高斯分布求解期望的标准形式，因此得： 得考虑随机失效阈值时设备寿命的期望值为： 令表示设备的真实寿命，则寿命预测的均方误差和表示为： 对式24求最小值，得到设备健康指标的实际融合系数。

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