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题名基于BT-TVPF的变转速下轴承剩余寿命预测方法
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作者
杨黎凯
张来斌
何仁洋
段礼祥
张继旺
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机构
中国特种设备检测研究院
中国石油大学(北京)安全与海洋工程学院
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出处
《机电工程》
北大核心
2025年第6期1118-1125,共8页
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基金
内蒙古自治区科技计划项目(2022YFSH0019)
内蒙古自治区自然科学基金面上项目(2024LHMS05006)
中国特种设备检测研究院青年基金项目(2024青年13)。
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文摘
变转速下滚动轴承劣化趋势严重,会导致滚动轴承的剩余寿命难以精准预测。针对这一问题,提出了一种基于基线转换(BT)和时变粒子滤波(TVPF)算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先,提取了20个适用于变转速下滚动轴承振动信号的时频域特征,并采用BT算法将特征值转换到基线速度下,降低了因变转速引起的过大波动性;然后,利用综合指标筛选了该特征,并使用核主成分分析方法进行了降维融合,构建了用以表征滚动轴承健康状态的最优指标;根据变转速下滚动轴承运行状态的动态变化情况,采用TVPF算法自适应选择了最优退化模型,并利用实时测试数据动态更新了模型参数,完成了滚动轴承剩余寿命精准预测;最后,设计了变转速下滚动轴承全寿命加速实验,对该方法的有效性进行了验证。研究结果表明:和传统模型相比,该方法预测误差降低了39%以上。该方法可以为变转速的工业设备滚动轴承寿命预测提供新的解决思路。
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关键词
滚动轴承
基线转换算法
时变粒子滤波算法
退化模型构建
健康指标构建
特征选择与降维
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Keywords
rolling bearings
baseline transformation(BT)algorithm
time-varying particle filtering(TVPF)algorithm
degradation modelling
construction of health indicators
feature selection and dimension reduction
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分类号
TH133.33
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于声发射信号的带材剪切刀具磨损在线监测方法
被引量：4
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作者
李令
阎秋生
李锴
朱超睿
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机构
广东工业大学机电工程学院
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出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2023年第7期1102-1111,共10页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51575112)。
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文摘
在铁基纳米晶合金带材剪切加工过程中,其刀具的状态对于保证加工质量至关重要。针对铁基纳米晶合金带材剪切加工过程中的刀具磨损状态监测问题,提出了一种基于声发射信号的剪切刀具磨损在线监测方法。首先,通过搭建声发射监测设备确定了相应的参数,采集原始声发射信号进行了预处理,得到了剪切加工阶段的信号,将其用于后续处理;然后,分析了剪切刀具磨损以及带材质量随剪切加工过程变化的关系,并根据剪切加工过程中获取的声发射信号,进行了时域、频域、时频域特征提取,分析了获得的特征与刀具磨损之间的关系,利用ReliefF和主成分分析(PCA)算法进行了特征选择与降维处理,得到了具有良好相关性的特征;最后,基于所选特征,构建了支持向量机(SVM)人工智能模型,用以识别剪切刀具的磨损阶段。研究结果表明:随着刀具磨损的加剧,带材质量下降,声发射信号特征值与刀具磨损存在对应关系;采用ReliefF-PCA-SVM模型能够实现95.56%的分类准确率,能够有效地对剪切加工过程中的刀具磨损进行在线监测。
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关键词
声发射监测设备
铁基纳米晶合金
特征选择与降维
主成分分析
支持向量机
RELIEFF算法
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Keywords
acoustic emission monitoring equipment
iron-based nanocrystalline alloy
feature selection and dimensionality reduction
principal component analysis(PCA)
support vector machines(SVM)
ReliefF algorithm
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分类号
TH117.1
[机械工程—机械设计及理论]
TG71
[金属学及工艺—刀具与模具]
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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