基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

发布时间：2017-07-25 20:04

  本文关键词：基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

  更多相关文章： 轴承 健康指数 性能评估 剩余寿命预测 无迹卡尔曼滤波

【摘要】：针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据;在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据,构建出与轴承退化过程相符的非线性状态空间模型,模型参数利用Dempster-Shafer方法进行初始化后采用UKF算法对其进行更新,并预测轴承的剩余寿命。基于轴承全寿命周期试验数据的分析,结果显示所提方法有效地评估了轴承的健康状况,通过对比分析其他剩余寿命预测方法,发现所提方法较好地预测了轴承的剩余寿命。
【作者单位】： 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部重点实验室;浙江工业大学海洋研究院;
【关键词】： 轴承 健康指数 性能评估 剩余寿命预测 无迹卡尔曼滤波
【基金】：国家自然科学基金(51505424,51275474) 浙江省自然科学基金(LY15E050019,LZ12E05002)项目资助
【分类号】：TH133.3
【正文快照】： 1引言轴承作为一个关键零部件被广泛的应用于旋转机械中,然而它也是旋转机械中较为脆弱的部件,时常发生故障[1-4]。轴承一旦发生故障,其运行精度将会急剧下降、性能必然发生衰退,进而导致其主体机组(如航空发动机、数控机床、风力发电机等)无法正常工作[5]。轴承的健康状态将

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本文编号：573008