近日,澳门美高梅金殿交通工程学院李鑫博士作为第一作者,南京工程学院作为第一单位,在国际权威期刊《IEEE Internet of Things Journal》上发表“Remaining Useful Life Prediction of IIoT Equipment Using Hidden Semi-Markov Model With Hyper-Erlang Sojourn Time”的学术论文。该期刊是Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 旗下顶级期刊,中科院一区TOP期刊,影响因子为8.2。
高端装备(如轨道车辆齿轮箱、航空发动机、风力发电机等)的剩余使用寿命预测是工业物联网中实现工业智能的重要功能之一。考虑到现有的隐半马尔科夫退化模型在各个隐藏状态的驻留时间分布不具有通用性的局限,文章提出使用hyper-Erlang分布来描述驻留时间的分布,从而更符合实际退化过程。研究结果表明,基于变工况下齿轮轴加速寿命试验数据,文章所提的退化建模方法能够较好地反映齿轮轴的退化状态,最终实现对工业物联网设备剩余使用寿命进行高精度的预测。
论文链接:https://doi.org/10.1109/JIOT.2024.3415745