【自编】基于指数退化模型的轴承寿命预测的MATLAB代码

本代码实现了基于指数退化模型的轴承寿命预测，通过拟合一个指数退化模型来预测轴承的寿命，并可视化退化过程。它还计算了预测的置信区间，以量化模型预测的不确定性。下面是每个文件的简要说明：

1. main.m
这个文件是程序的主运行文件，负责整体流程的组织。它调用其他函数来完成以下任务：
●设置参数和模拟退化数据。
●使用 fitDegradationModel 函数拟合退化模型，估计参数。
●使用 expDegradationModel 函数生成退化数据。
●使用 plotDegradationCurve 函数绘制退化曲线。
●使用 predictFailureTime 函数预测轴承寿命。
●使用 calculateStandardError 和 calculateMarginOfError 函数计算并输出置信区间。

2. fitDegradationModel.m
这个函数用于拟合指数退化模型并估计退化速率参数 lambda。它使用非线性最小二乘法 fminsearch 来找到最佳的 lambda 值。
●输入: 时间数据 (time_data) 和健康数据 (health_data)。
●输出: 估计的退化速率参数 (lambda_estimated)。

3. expDegradationModel.m
这个函数计算给定 lambda 和时间数据的退化值。它实现了指数退化模型。
●输入: 退化速率参数 (lambda) 和时间数据 (time)。
●输出: 计算得到的退化值 (degradation)。

4. plotDegradationCurve.m
这个函数绘制退化曲线及实际数据点。它生成一个图形窗口，展示退化数据和拟合曲线的对比。
●输入: 时间数据 (time_data)、健康数据 (health_data)、预测时间 (time)、预测退化数据 (degradation)。

5. predictFailureTime.m
这个函数预测轴承的失效时间。它查找退化曲线首次低于给定阈值的时间点。
●输入: 退化数据 (degradation)、失败阈值 (failure_threshold)、时间数据 (time)。
●输出: 预测的失效时间 (failure_time)，如果没有预测到失效，则返回空值。

6. calculateStandardError.m
这个函数计算标准误差，用于评估模型拟合的误差。
●输入: 健康数据 (health_data)、预测的健康数据 (predicted_health_data)。
●输出: 标准误差 (stderr)。

7. calculateMarginOfError.m
这个函数计算置信区间的误差边际。它使用标准误差和置信区间的 Z 分数来计算。
●输入: 标准误差 (stderr)、置信区间 (confidence_interval)。
●输出: 误差边际 (margin_of_error)。

文件列表：
main.m
calculateMarginOfError.m
calculateStandardError.m
expDegradationModel.m
fitDegradationModel.m
plotDegradationCurve.m
predictFailureTime.m

运行例图：



基于指数退化模型的轴承寿命预测的MATLAB代码.rar (2.68 KB, 下载次数: 1, 售价: 600 积分)

2024-9-2 00:14 上传

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