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题名基于性能退化指标的轴承剩余寿命预测及其应用
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作者
高玉霞
王向华
王静远
王介港
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机构
山东科技大学电气与自动化工程学院
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出处
《兵工自动化》
2023年第5期40-45,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61973197,61603222)。
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文摘
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(remaining useful life,RUL)预测模型预测轴承的RUL。通过局部均值分解(local mean decomposition,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(artificial neural network,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(health degradation indicator,HI),利用灰色回归模型(grey regression model,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(particle swarm optimization least squares support vector machine,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。
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关键词
轴承
特征选择
健康退化指标
退化状态评估
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Keywords
bearings
feature selection
health degradation indicator
degraded state assessment
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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