[發(fā)明專利]一種滾動軸承剩余壽命預測方法

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• 申請日: 2021-03-08
• 公開（公告）號: CN113033881A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發(fā)明（設計）人: 齊曉軒;洪振麒;劉英英;張博;董海
• 申請（專利權）人: 沈陽大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06F30/20;G01M13/045;G06F119/02
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一種滾動軸承剩余壽命預測方法，涉及一種滾動軸承剩余壽命預測方法，該方法針對滾動軸承退化特征提取困難及單一退化特征對于滾動軸承剩余壽命預測精度較低的問題，提出一種改進局部特征尺度分解（LCD）譜熵灰色預測模型實現(xiàn)滾動軸承剩余壽命預測。利用順序統(tǒng)計濾波器及最大相似系數(shù)法對經(jīng)典LCD算法進行改進并結合信息熵理論提取出滾動軸承振動信號的改進LCD譜熵特征，將其輸入灰色預測模型訓練獲取預測參數(shù)并對軸承進行壽命預測。該方法有效改善了經(jīng)典LCD算法的模態(tài)混疊與端點效應問題，提高了滾動軸承剩余壽命預測的精度。

技術領域

本發(fā)明屬于故障預測與健康管理領域，具體涉及一種滾動軸承剩余壽命預測方法，基于 改進LCD譜熵灰色預測模型的滾動軸承剩余壽命預測算法。

背景技術

軸承在現(xiàn)代機械中應用非常廣泛，根據(jù)軸承元件摩擦性質(zhì)的不同，軸承可分為滾動軸承 和滑動軸承，其中滾動軸承應用最多。滾動軸承的主要功能為對軸進行支撐，它是旋轉(zhuǎn)機械 的重要部件，它的運行狀態(tài)關系到整臺設備的健康狀況，因此，對滾動軸承進行剩余壽命預 測具有十分重要的意義。

現(xiàn)階段，剩余壽命預測通常分為基于機理建模與基于數(shù)據(jù)驅(qū)動兩種。機理建模主要是根 據(jù)機器的自身工作特性建立模型進行壽命預測。數(shù)據(jù)驅(qū)動建模為將機械的歷史信息作為數(shù)據(jù) 來源進行分析，然后提取相關特征進行剩余壽命預測。由于滾動軸承工作環(huán)境通常十分復雜， 依據(jù)機理進行建模的難度較大，所以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動建模的方法比較常見。若要實現(xiàn)準確壽命 預測，需要提取軸承振動信號的特征，而滾動軸承的振動信號非平穩(wěn)性較強，因此需要進行 預處理，而一些與處理方法如EMD、LMD及LCD算法存在一些模態(tài)混疊及端點效應問題， 導致對于軸承退化趨勢表征不精確，因此，提出改進LCD譜熵灰色預測模型實現(xiàn)更精確的剩 余壽命預測。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種滾動軸承剩余壽命預測方法，本發(fā)明通過最大相似系數(shù)法對 端點處信號進行替換，并利用順序統(tǒng)計濾波器求取包絡線來對LCD算法的端點效應及包絡問 題進行改善，并結合信息熵理論提取出改進LCD譜熵特征，最后將其輸入灰色預測模型進行 訓練實現(xiàn)滾動軸承的剩余壽命預測。該方法通過對LCD算法進行改進提高了退化特征對于軸 承退化狀態(tài)表征的準確性，并通過與灰色預測模型的結合提高了軸承剩余壽命預測的準確率， 能夠為滾動軸承的運行維護提供數(shù)據(jù)參考。

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明包括下列順序的步驟：

(1)利用最大相似系數(shù)法將尋找到的信號內(nèi)部波段與兩端信號進行替換；

(1a)尋找信號內(nèi)部所有極值點

輸入信號為U_i，長度為L，i∈(1，L)，即U_i＝[u₁，u₂，...u_i]先找到信號內(nèi)部極值點，記極大 值點為ma＝[m₁，m₂，...m_p]，極小值點為mi＝[n₁，n₂，...n_q]，橫坐標R_max＝[r_m1，r_m2，...r_mp]， R_min＝[r_n1，r_n2，...r_nq]；

(1b)計算相似度

若m₁＞n₁，則左端第一個點為極大值點，取r_m1-r_m3間的信號作為待替換信號，信號內(nèi) 數(shù)據(jù)點為e個，D＝[d₁，d₂，...d_e]，H＝[h_a1，h_a2，...h_ae]，h_ae＝U_i，依次求其與信號內(nèi)部相同長度 波段信號的相似度；