文档名：基于性能退化指标的轴承剩余寿命预测及其应用
摘要：为确保系统可用性和降低维修成本,提出基于性能退化指标的轴承剩余使用寿命(remainingusefullife,RUL)预测模型预测轴承的RUL.通过局部均值分解(localmeandecomposition,LMD)将轴承原始振动数据分解为若干积性函数(PF)分量,并根据峰度准则选取有效的PF分量重构原始信号;提取重构原始信号的时域退化特征量,利用基于人工神经网络(artificialneuralnetwork,ANN)训练的注意力机制模型选择高质量特征;引入K_均值聚类算法与分段拟合获得健康的退化指标(healthdegradationindicator,HI),利用灰色回归模型(greyregressionmodel,GM)评估轴承退化可信度范围,并建立基于HI的粒子群优化最小二乘支持向量机模型(particleswarmoptimizationleastsquaressupportvectormachine,PSO_LSSVM)预测轴承RUL.实验结果表明,该方法在预测可靠性上取得良好的效果.
作者：高玉霞 王向华 王静远 王介港Author：GaoYuxia WangXianghua WangJingyuan WangJiegang
作者单位：山东科技大学电气与自动化工程学院,山东青岛266590
刊名：兵工自动化 ISTIC
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2023, 42(5)
分类号：TP301.6
关键词：轴承 特征选择 健康退化指标 退化状态评估
机标分类号：TH17TP212.9U448.34
在线出版日期：2023年6月1日
基金项目：国家自然科学基金，国家自然科学基金基于性能退化指标的轴承剩余寿命预测及其应用[
期刊论文] 兵工自动化--2023, 42(5)高玉霞 王向华 王静远 王介港为确保系统可用性和降低维修成本,提出基于性能退化指标的轴承剩余使用寿命(remainingusefullife,RUL)预测模型预测轴承的RUL.通过局部均值分解(localmeandecomposition,LMD)将轴承原始振动数据分解为若干积性函数(...参考文献和引证文献
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