基于改进JRD及误差修正的轴承剩余寿命预测方法

作者：刘玉山,张旭帮,王灵梅,等. 日期：2024-01-29/span> 浏览：217 查看PDF文档

摘要:目前,风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别,现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差,且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命(RUL),针对该问题,提出了一种基于改进杰森瑞丽散度(JRD)及误差修正的双指数模型轴承RUL预测方法。首先,提取了振动信号样本的多域特征指标,利用高斯混合模型(GMM)与指数型权重JRD,得到了样本的后验概率分布向量,再经归一化处理得到置信值(CV);然后,对轴承从初始健康状态退化至当前检查时刻的CV值进行了相空间重构,提取了CV序列的动力学特征,并将其作为相关向量机(RVM)的训练集,获得了支撑整个退化轨迹的相关向量;最后,利用双指数模型拟合了相关向量,外推趋势至失效门限以计算RUL,并引入了差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),对拟合相关向量产生的拟合误差进行了预测,以修正预测的结果。实验结果表明：改进后的退化指标单调性指标提高14.3%;且在不同工况、不同时刻下,经误差修正后的轴承的RUL预测结果较未修正之前有明显提高。研究结果表明：该预测方法可为风电机组齿轮箱重要部件的预测性维护提供参考。

关键词:滚动轴承;剩余使用寿命预测;高斯混合模型;杰森-瑞丽散度;误差修正;双指数模型;置信值;差分整合移动平均自回归模型

中图分类号:TH133.3文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)01-0072-09

本文引用格式:

刘玉山,张旭帮,王灵梅,等.基于改进JRD及误差修正的轴承剩余寿命预测方法［J］.机电工程,2024,41(1):72-80.

LIU Yushan, ZHANG Xubang, WANG Linmei, et al. Residual life prediction method of bearing based on improved JRD and error correction［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(1):72-80.