本文關鍵詞：基于UKF的軸承剩余壽命預測方法研究

  更多相關文章： 軸承 健康指數(shù) 性能評估 剩余壽命預測 無跡卡爾曼濾波

【摘要】：針對軸承從早期故障發(fā)生到失效的非線性退化問題,提出一種基于無跡卡爾曼濾波算法(UKF)的軸承剩余壽命預測方法。該方法包括軸承性能評估和剩余壽命預測兩個部分。在性能評估部分,首先利用軸承振動信號建立反映其健康狀態(tài)的指數(shù),基于對正常工作時指數(shù)的學習獲得用于判斷軸承健康狀態(tài)的異常閾值并截取出軸承從早期故障發(fā)生到失效這一性能退化階段的數(shù)據(jù);在剩余壽命預測部分,利用雙指數(shù)函數(shù)擬合分析軸承退化數(shù)據(jù),構建出與軸承退化過程相符的非線性狀態(tài)空間模型,模型參數(shù)利用Dempster-Shafer方法進行初始化后采用UKF算法對其進行更新,并預測軸承的剩余壽命�；谳S承全壽命周期試驗數(shù)據(jù)的分析,結果顯示所提方法有效地評估了軸承的健康狀況,通過對比分析其他剩余壽命預測方法,發(fā)現(xiàn)所提方法較好地預測了軸承的剩余壽命。
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學特種裝備制造與先進加工技術教育部重點實驗室;浙江工業(yè)大學海洋研究院;
【關鍵詞】： 軸承 健康指數(shù) 性能評估 剩余壽命預測 無跡卡爾曼濾波
【基金】：國家自然科學基金(51505424,51275474) 浙江省自然科學基金(LY15E050019,LZ12E05002)項目資助
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 1引言軸承作為一個關鍵零部件被廣泛的應用于旋轉機械中,然而它也是旋轉機械中較為脆弱的部件,時常發(fā)生故障[1-4]。軸承一旦發(fā)生故障,其運行精度將會急劇下降、性能必然發(fā)生衰退,進而導致其主體機組(如航空發(fā)動機、數(shù)控機床、風力發(fā)電機等)無法正常工作[5]。軸承的健康狀態(tài)將

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本文編號：573008