[發(fā)明專利]基于多維數(shù)據(jù)驅(qū)動的大型回轉(zhuǎn)支承剩余壽命在線預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410775715.4
• 申請日: 2014-12-15
• 公開（公告）號: CN104713728A
• 公開（公告）日: 2015-06-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 黃筱調(diào);封楊;陳捷;王華;洪榮晶
• 申請（專利權(quán)）人: 南京工業(yè)大學(xué);南京工大數(shù)控科技有限公司
• 主分類號: G01M13/04
• 分類號: G01M13/04
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責(zé)任公司 32218
• 代理人: 蔣真;徐冬濤

1.一種基于多維數(shù)據(jù)驅(qū)動的大型回轉(zhuǎn)支承剩余壽命在線預(yù)測方法，其特征在于，包括獲取全壽命疲勞試驗振動信號，基于EEMD-PCA的信號分解、消噪及重構(gòu)，多維振動信號的降維及C-SPE特征的提取，基于C-SPE及時域特征建立回轉(zhuǎn)支承性能退化模型，基于LSSVM剩余壽命預(yù)測模型的建立與訓(xùn)練，以及回轉(zhuǎn)支承在線剩余壽命預(yù)測方法，其主要步驟如下：

(1)獲取多維加速度信號：對全新的回轉(zhuǎn)支承進(jìn)行滿載荷的疲勞壽命試驗，直至其完全失效卡死，使用K(K≥4)組加速度傳感器采集回轉(zhuǎn)支承內(nèi)外圈滾道的相對軸向、徑向振動信號，保存多維加速度傳感器的全壽命試驗數(shù)據(jù)；

(2)EEMD分解：選擇一組加速度數(shù)據(jù)a_k(k∈[1,K])，按照試驗的天數(shù)N將其分成N段，然后對每段進(jìn)行EEMD分解，得到N個IMF矩陣，此矩陣的列數(shù)J等于分解的IMF的個數(shù)，行數(shù)I等于此段信號的采樣點數(shù)；

(3)IMF初步選擇：將第1天的IMF矩陣中的第j(j∈[1,J])階IMF拆分成多維矩陣M_1j，同時將第n(n∈[1,N])天的IMF矩陣中的第j階IMF拆分成多維矩陣M_nj，將M_nj與M_1j進(jìn)行PCA，以M_1j為基礎(chǔ)樣本得到M_nj的平方預(yù)測誤差向量SPE_nj，求其均值并減去SPE的控制線Scl，得到其差值ERR_nj，ERR_nj即反應(yīng)出加速度a_k的第n天的第j階IMF與第一天的同階IMF之間的差異；需要指出的是，由于白噪聲的均勻性，包含大量噪聲的高頻段IMF在不同時段不會有太大變化，因此其ERR較小，而包含低頻有效信息的IMF在性能退化的不同階段會有較大變化；因此ERR_nj越大，說明此階IMF越能更好地反應(yīng)出回轉(zhuǎn)支承性能退化的趨勢；

重復(fù)以上步驟，將j從1取到J，獲取第n天各階IMF與第1天對應(yīng)IMF的差異值ERR_nj,如前所述，ERR_nj越大的IMF越能反應(yīng)出回轉(zhuǎn)支承性能退化趨勢，因此更應(yīng)該作為當(dāng)天加速度信號重構(gòu)的IMF。為量化這一過程，設(shè)權(quán)值為(α∈(0,1))，當(dāng)ERR_nj最大的h(h∈[1,J])個IMF累加之和占所有ERR_nj累加之和的比例超過α?xí)r，此h個IMF即作為第n天加速度a_k的重構(gòu)元素；

(4)IMF最終確定：由于回轉(zhuǎn)支承性能退化過程中的隨機性，如：不同的階段不同的部件(內(nèi)圈、外圈或滾珠)產(chǎn)生故障時會產(chǎn)生不同頻率的沖擊，這使得不同天數(shù)里面重構(gòu)加速度a_k所需要的IMF可能是不同的。為統(tǒng)一加速度a_k重構(gòu)時使用的IMF，將n從1取到N，重復(fù)步驟(3)，得到所有N天內(nèi)重構(gòu)加速度a_k所需要的IMF序列，這些IMF序列中會有若干重復(fù)出現(xiàn)的，也會有個別偶爾出現(xiàn)的，將出現(xiàn)次數(shù)之和占所有IMF序列個數(shù)的比例超過α的H(H∈[1,J])個IMF作為回轉(zhuǎn)支承全壽命試驗過程中加速度a_k信號重構(gòu)的依據(jù)；

(5)信號降噪與重構(gòu)：從每天的IMF矩陣中選擇步驟(4)中確定的IMF進(jìn)行累加，便可得到當(dāng)天的a_k重構(gòu)信號；需要指出的是，此處重構(gòu)不僅是選擇了能反應(yīng)回轉(zhuǎn)支承性能退化過程的IMF，更是將背景噪聲所在的高頻IMF舍去，間接達(dá)到了消噪的效果；

(6)多維加速度信號重構(gòu)：將k從1取到K，重復(fù)步驟(2)-(5)，即可獲得多維加速度全壽命周期信號的重構(gòu)信號；

(7)數(shù)據(jù)降維與特征提取：將每天重構(gòu)后的a₁,a₂,…,a_K信號組成矩陣，即可得到N個K維的加速度信號矩陣，然后將第n(n∈[1,N])天的矩陣與第1天的矩陣進(jìn)行PCA，便可以以一維向量SPE反應(yīng)出K維加速度矩陣相對第1天的變化趨勢，既保留了多維數(shù)據(jù)的特征信息，又達(dá)到了降維的目的；將n從1到N計算出的SPE連接起來，便得到回轉(zhuǎn)支承整個壽命周期中的性能退化特征：連續(xù)SPE(C-SPE)；

(8)建立回轉(zhuǎn)支承性能退化模型：步驟(7)中建立的C-SPE是不具有頻域特性的，因此計算其10個時域指標(biāo)，并連同C-SPE本身建立起回轉(zhuǎn)支承的性能退化模型；

(9)建立回轉(zhuǎn)支承剩余壽命預(yù)測模型：若試驗中回轉(zhuǎn)支承的轉(zhuǎn)速是v(r/min)，則當(dāng)試驗進(jìn)行到第n(n∈[1,N])天時，回轉(zhuǎn)支承已經(jīng)運行了n×24×60×v轉(zhuǎn)，其剩余壽命為(N-n)×24×60×v轉(zhuǎn)，而第n天的C-SPE及其時域特征已經(jīng)從步驟(1)-(8)中獲得，因此將C-SPE及其時域特征作為輸入，將剩余壽命作為輸出，便可利用LS-SVM建立起回轉(zhuǎn)支承剩余壽命預(yù)測模型；

(10)回轉(zhuǎn)支承在線剩余壽命預(yù)測：回轉(zhuǎn)支承剩余壽命預(yù)測模型建立后，同型號的回轉(zhuǎn)支承在實際使用時，可將其多維加速度信號進(jìn)行EEMD分解，然后按照步驟(4)確定的IMF序列進(jìn)行信號重構(gòu)，再按照步驟(7)得到當(dāng)天的C-SPE，計算其時域特征并代入到步驟(9)建立的模型中，便可在線預(yù)測回轉(zhuǎn)支承的剩余使用壽命。