基于核密度估计的实时剩余寿命预测,不对数据分布形式做任何假设,而从数据本身出发研究其分布特征,避免了现有许多数据驱动方法需要进行模型结构假设及参数估计,但会导致寿命预测不够准确的问题,而传统核密度估计用于有界变量的概率密度估计时,会在区间边界处产生估计偏差,进而影响剩余寿命预测的准确性.针对以上问题,本文提出一种基于核微分同胚估计的实时剩余寿命预测方法.该方法利用微分同胚变换将有界随机变量变换到整个实数域,从而转换为传统意义上的核密度估计问题进行求解.最后,通过实例验证了该方法的可行性和有效性,并对最优初始样本数对实时剩余寿命预测准确性的影响进行了分析.
非参数估计 核密度估计 核微分同胚估计 自适应窗宽 剩余寿命预测