摘要：列车连续、高精度定位需要惯性测量单元(IMU)提供可靠的姿态校正补偿数据,IMU输出的数据质量会受外部环境干扰、内部结构磨损等影响而降低,因此有必要对IMU性能指标参数及剩余使用寿命(RUL)预测开展研究。根据IMU组成结构与性能评价准则,选取IMU中陀螺仪和加速度计的随机误差指标表征设备性能状态,在对IMU多关键部件特征进行分析的基础上,设计基于非线性漂移Wiener过程的IMU性能退化模型,构建基于Copula函数的二元性能参量RUL联合分布函数;分别采用后向平滑(RTS)和期望最大化(EM)联合算法、极大似然估计(MLE)算法估计性能退化模型参数和Copula函数中未知参数,实现RUL的实时自适应更新预测。基于RUL预测方法对IMU剩余使用寿命进行预测,与列车定位系统中IMU的实际性能退化监测数据对比。结果表明,采用本文提出的算法,IMU失效前最后6个监测时刻RUL预测期望值的均方相对误差(MRE)为9.87%,相比基于陀螺仪寿命预测方法降低了3.27%。