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基于扩展空间森林算子和自适应卡尔曼滤波的轴承剩余使用寿命预测
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作者 张溧栗 温志鹏 +3 位作者 曹菁菁 韩鹏 赵强伟 曹小华 《机电工程》 北大核心 2025年第3期420-431,共12页
针对传统单一轴承退化指标所含信息不足,有限数据样本条件下轴承剩余寿命(RUL)难以预测等问题,提出了一种基于扩展空间森林算子和自适应卡尔曼滤波轴承剩余使用寿命(ESF-AKF)的预测方法。首先,提取了原始轴承振动数据的均方根值和整流... 针对传统单一轴承退化指标所含信息不足,有限数据样本条件下轴承剩余寿命(RUL)难以预测等问题,提出了一种基于扩展空间森林算子和自适应卡尔曼滤波轴承剩余使用寿命(ESF-AKF)的预测方法。首先,提取了原始轴承振动数据的均方根值和整流平均值两个退化指标;然后,根据扩展空间森林算子对两个退化指标进行了特征扩展,提出了新的动态退化评估准则,选择了两个新的退化指标融合构建综合轴承退化指标;接着,设计了自适应卡尔曼滤波预测模型以估计维纳过程的未知参数,即引入自适应因子代入先验误差协方差矩阵,实时调整了滤波的卡尔曼增益;最后,采用IEEE PHM2012公开数据集进行了轴承剩余寿命预测验证。研究结果表明:与两个传统退化指标相比,基于提出的综合轴承退化指标的预测结果平均误差分别降低了5.69%和21.10%;与卡尔曼滤波和粒子滤波相比,基于自适应卡尔曼滤波的平均误差分别降低了45.41%和10.92%;与其他模型相比,平均均方根误差、平均绝对误差分别降低了48.56%、29.11%。该研究结果验证了该轴承使用寿命预测方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 扩展空间森林 维纳过程 卡尔曼滤波 预测与健康管理
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