一种基于剩余寿命分布动态辨识的法兰组件预测性维护方法

本发明提出一种基于剩余寿命分布动态辨识的法兰组件预测性维护方法，首先，建立了法兰组件退化过程的线性维纳模型，设计了基于正态‑逆伽马共轭先验的贝叶斯参数动态更新机制；其次，通过蒙特卡洛采样方法推导了考虑参数不确定性的剩余寿命完整概率分布，克服了点预测的局限性，提出了基于时间‑概率阈值的维修决策规则；最后，建立了以长期平均成本率最小化为目标的决策参数优化模型，通过系统仿真求解最优维护策略。与现有技术相比，本发明不仅显著提升了剩余寿命预测的准确性，还通过概率化决策机制有效平衡了维护成本与设备可靠性，在确保法兰密封安全的同时显著降低全生命周期维护成本，在工程设备预测性维护中具有重要的推广价值。