题目：基于数据驱动的产品寿命预测建模技术研究

随着工业技术，生产水平的发展，以及相关行业对产品可靠性及寿命要求的提高，高可靠长寿命产品应运而生，而在高可靠长寿命产品研发和使用过程中，如何去评估其使用寿命特征又成为一个研究难点。为此，本文从数据驱动的角度出发，以相关向量机及隐半马尔可夫模型为基础，针对内场加速退化试验数据和外场使用数据，开展了相应的预测框架及数据处理、预测方法的研究，为实际工程应用提供了一种可借鉴的手段。本文的主要研究内容可分为：首先，对寿命预测技术进行了综合性的调研和阐述，并分析了其研究的必要性。对现在的已有的预测方法进行了分析比较，分别评价了其用于预测的特点。对基于数据驱动的方法进行了相关研究，给出了常用的基于数据驱动的方法模型，并介绍了相关向量机，粒子滤波，隐半马尔可夫模型等方法，对其用于寿命预测的可行性进行了分析。其次，对相关向量机模型的数学背景进行了完整详细的分析及公式的推导，对模型中影响模型精度的参数进行了分析比较，给出了其模型用预测时的算法及实施步骤，并提出以预测数据来等效代替模型输入的方法来修正模型预测失衡的方法，并取得较好的效果。对隐半马尔可夫模型的理论背景，及其相关算法进行了详细的介绍与推导，并将其引入寿命预测的领域，给出一整套预测框架及实施步骤。最后，用灯泡加速退化试验及电机振动试验的两个案例来对两个模型进行评价和验证。最后对全文的工作进行了总结分析，以及给出了自己在此领域内的一些想法和展望。