本發明公開基于平方根容積卡爾曼濾波的滾動軸承剩余壽命預測方法,通過從滾動軸承歷史失效樣本的振動信號中提取多維特征,構建敏感特征集,基于滾動軸承早期平穩運行階段的敏感特征數據,訓練帶有馬氏距離度量算子的自組織映射神經網絡,進行降維,構建健康指標,然后基于健康指標確定滾動軸承的自適應退化閾值,采用連續觸發機制劃分滾動軸承的健康階段和退化階段,通過建立考慮不等采樣間隔的指數退化模型,對滾動軸承的剩余壽命進行預測。該方法能在降維的過程中更好地保留高維空間中多維特征的拓撲結構,克服了對等間隔采樣的在線監測數據的依賴,同時提升了對具有不同采樣間隔的歷史失效樣本的全壽命數據的利用率。
聲明:
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