針對采用遞歸方法預(yù)測軸承衰退趨勢預(yù)測過程中存在誤差快速累積增大從而影響預(yù)測結(jié)果的問題,本文提出一種基于PSW度量的多變量序列遞歸預(yù)測方法。該方法通過離線提取具有相似性的軸承故障序列數(shù)據(jù),作為包含領(lǐng)域信息的元數(shù)據(jù),構(gòu)建遞歸預(yù)測模型,實現(xiàn)對目標(biāo)軸承衰退趨勢的在線預(yù)測。 

【文章來源】：中外企業(yè)家. 2020,(17)

【文章頁數(shù)】：2 頁

【部分圖文】：

方法流程圖

采用PHM2012數(shù)據(jù)集，針對工況一條件下的七個軸承進(jìn)行仿真實驗。對軸承振動信號數(shù)據(jù)進(jìn)行RMS特征提取，具體如圖2所示：從圖2可看出軸承運行狀態(tài)一般分為三種狀態(tài)：平穩(wěn)期、衰退期與快速失效期，單從數(shù)據(jù)趨勢上看，同一型號軸承在相同工況下的衰退曲線之間存在一定的相似性。

針對已知軸承序列數(shù)據(jù)，首先采用層次聚類方法實現(xiàn)對相似軸承序列數(shù)據(jù)的劃分。利用基于PSW序列進(jìn)行聚類，結(jié)果如圖3所示。可明顯看出，基于PSW的聚類方法將已知軸承序列數(shù)據(jù)劃分成四類，分別是：軸承序列1、3，稱A類；序列4、5、7，稱B類，序列2、6則稱C、D類。4 結(jié)束語

【參考文獻(xiàn)】：
碩士論文
[1]基于多特征量的滾動軸承退化狀態(tài)評估和剩余壽命預(yù)測方法研究[D]. 燕晨耀.電子科技大學(xué) 2016



本文編號：2969102