一种基于并行反馈卡尔曼滤波模型的核电装备渐进失效事件预测方法

本申请涉及核电装备渐进失效事件预测方法技术领域。提出了一种基于并行反馈卡尔曼滤波模型的核电装备渐进失效事件预测方法，综合考虑磨损和冲击疲劳等失效模式，通过构建基于非线性Wiener过程的状态数据驱动模型和基于Archard模型及裂纹扩展理论的机理模型，分别作为卡尔曼滤波器的状态方程和观测方程。利用并行反馈卡尔曼滤波技术对滤波器的结果进行融合，实现对核电装备部件退化状态的精确估计，并基于此预测渐进失效事件。本发明能够有效提高核电装备渐进失效预测的准确性和可靠性，保障核电装备的安全稳定运行。本申请的目的在于解决现有单纯的物理机理模型或数据驱动模型不能满足核电装备渐进失效事件预测的问题。