基于MATLAB的相关向量机失效过程动态跟踪评估系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于相关向量机（RVM）的失效过程动态跟踪评估模型，能够实时采集性能退化数据，建立状态演化模型，并对失效趋势进行监测与预测，适用于设备健康管理场景。

详 情 说 明

基于相关向量机的失效过程动态跟踪评估系统

项目介绍

本项目旨在构建一个针对被测对象失效过程的动态跟踪与评估系统。系统核心采用相关向量机（RVM）算法，结合时间序列分析与概率预测模型，实现对性能退化过程的实时监测、演化趋势预测及剩余寿命评估。该系统能够处理历史失效数据和实时监测数据，输出失效状态概率、趋势预测、风险评估及预警信号，为设备预测性维护提供决策支持。

功能特性

• 实时数据采集与处理：支持接入历史失效数据与实时传感器数据（如振动、温度、压力等），并进行特征提取。
• 动态状态评估：基于RVM模型，实时计算当前失效状态的连续概率估计值（0-1范围）。
• 趋势预测：预测未来一段时间内失效过程的发展趋势，并以曲线形式展示。
• 剩余寿命预测：提供基于概率模型的剩余使用寿命（RUL）预测结果及其分布。
• 风险评估与预警：生成包含置信区间的失效风险评估报告，并在风险超过阈值时自动触发预警。
• 结果可视化：直观展示失效过程的跟踪结果、预测曲线及预警信息。

使用方法

1. 数据准备：按照要求准备历史失效数据文件、实时数据流接口或文件，以及相应的环境参数数据。
2. 模型配置：根据具体应用场景，设置或调整RVM模型的相关参数。
3. 系统运行：启动主程序。系统将自动加载数据、训练或更新模型，并开始进行动态跟踪评估。
4. 结果查看：系统运行后，可在界面或指定输出文件中查看失效状态评估结果、趋势预测图、剩余寿命分布及风险评估报告。
5. 预警处理：关注系统发出的预警信号，及时采取相应维护措施。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程环境：MATLAB (推荐 R2016a 或更高版本)
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议 4GB 以上
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

main.m 文件作为系统的入口与主控流程，负责协调整个评估过程的执行。其主要功能包括：初始化系统参数与运行环境，调用数据读取模块以加载历史与实时监测数据，驱动特征提取过程以生成模型输入向量，控制RVM模型的训练与在线更新流程，执行失效状态评估、趋势预测及剩余寿命计算等核心算法，管理风险评估与预警逻辑的判断，并最终调度结果可视化模块进行图形化输出。