题目：基于支持向量机的性能退化建模与寿命预测技术研究

随着科学技术的发展和设计、制造水平的大幅度提高，高可靠长寿命产品在军事、航空航天、电子、通信等领域应用越来越广泛，如何评估预测这些产品及其部件的寿命与可靠性成为一个迫切需要解决的难题。通常，产品从性能开始恶化到完全失效，要经过一个性能逐步退化的过程。性能退化的外在表现为产品的特征参数逐步偏离其正常区间。因此，如果能够对这些特征参数进行监测，通过评估性能退化的程度及趋势，然后依据失效阈值就可以对产品的寿命进行预测，从而为产品使用和维护决策提供依据，具有重要的科学理论意义和工程应用价值。本文以高可靠长寿命产品的典型零部件为对象，深入开展了基于性能退化的寿命预测理论体系和技术方法研究，包括以下几个方面的内容：1) 环境因素(如温度等)是产品性能退化数据最主要的误差源之一，本论文采用灰色关联模型定量地刻画了环境因素对产品性能退化过程的影响，提出了一种基于最小二乘支持向量机的温度建模与补偿模型，并在超辐射发光二级管(SLD)加速退化试验实测数据上进行了应用验证。2) 为了全面掌握产品的运行状态，对产品振动监测信号采用时域分析、频域分析、Hilbert-Huang变换、信息熵等多种方法进行了特征提取。为了消除提取得到的高维特征向量集中特征相关导致的信息重叠现象，本文利用主成分分析和核主成分分析方法对多维特征向量进行降维。引入高斯混合模型对降维得到的主成分参数进行特征融合，得到了一个综合表征产品运行状态的性能退化特征指标CV值，作为寿命预测的指标。利用NASA提供的轴承实测振动数据进行了应用验证。3) 结合相空间重构理论，本文提出了基于支持向量机的性能退化评估和剩余寿命预测模型。为了分析模型预测的准确度和泛化推广能力，本文还建立了支持向量机多步递推预测误差模型。然后，将模糊信息粒化方法与支持向量机相结合，提出了产品性能退化的区间预测方法，以了解未来一个时间段内产品性能的变化趋势和变化空间，从而为维护决策提供理论支持。4) 将支持向量机方法引入加速退化试验寿命评估预测中，建立了恒定应力和步进应力加速退化试验支持向量机寿命预测模型。另外，本文还借鉴特征降维理论，提出了基于主成分分析和支持向量机方法的多参数恒定应力加速退化试验寿命预测方法，并在某微波电子组件上进行了应用验证。5) 为了验证本论文所提出的各种理论和模型的实用性和正确性，选择了一种典型的机电产品——有刷直流电机进行应用验证研究。针对采集到的振动响应信号，提取了直流电机的特征参数，采用主成分分析进行了特征降维，基于高斯混合模型进行了特征信息融合，获得了表征电机运行状态的性能退化特征指标CV值。最后，采用支持向量机方法对电机进行了性能退化评估和剩余寿命预测。