基于不同退化阶段状态空间模型及粒子滤波的滚动轴承寿命预测

发布时间：2018-03-14 15:17

  本文选题：不同退化阶段状态空间模型　切入点：滚动轴承　出处：《北京化工大学学报(自然科学版)》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为解决滚动轴承全寿命数据有限及物理模型难以建立的问题,提出一种基于状态监测信息和滚动轴承退化物理模型的寿命预测方法。首先对Paris公式及Foreman公式进行改进,建立滚动轴承不同退化阶段状态空间模型,并将已知的滚动轴承物理数据及运行状态信息输入模型,利用最小二乘法对模型参数进行调整;然后利用粒子滤波算法对滚动轴承后期运行趋势进行递推预测;最后运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行验证,并将预测结果与单一状态空间模型及Gamma模型预测结果对比,结果表明该方法预测准确率更高,具有较强的实用性。
[Abstract]:In order to solve the problem of the limited life data of rolling bearing and the difficulty of establishing physical model, a life prediction method based on state monitoring information and physical model of rolling bearing degradation is proposed. Firstly, the Paris formula and Foreman formula are improved. The state space model of rolling bearing in different degradation stages is established, and the known physical data and running state information of rolling bearing are input into the model, and the parameters of the model are adjusted by least square method. Then the particle filter algorithm is used to predict the running trend of rolling bearing in the later stage, and finally, the whole life data of rolling bearing is used to verify the proposed method, and the prediction results are compared with the prediction results of single state space model and Gamma model. The results show that this method has higher prediction accuracy and better practicability.
【作者单位】： 北京化工大学机电工程学院故障诊断与自愈工程研究中心;中国科学院高能物理研究所;中国石油塔里木油田分公司;
【基金】：国家“863”计划(2014AA041806)
【分类号】：TH133.33

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1611769