《机电工程》杂志社科技期刊核心期刊论文投稿机电一体化机械、仪表电工自动化、计算机浙江大学主办

《机电工程》杂志，月刊( 详细... )

中国标准连续出版物号： ISSN 1001-4551 CN 33-1088/TH
主办单位：浙江省机电集团有限公司
浙江大学
主编：赵群
副主编：唐任仲、罗向阳(执行主编)
总经理：罗向阳
出版：浙江《机电工程》杂志社有限公司
地址：杭州市上城区延安路95号浙江省机电集团大楼二楼211、212室
电话Tel：+86-571-87041360、87239525
E-mail：meem_contribute@163.com
国外发行：中国国际图书贸易总公司
订阅：全国各地邮局 国外代号：M3135
国内发行：浙江省报刊发行局
邮发代号：32-68
广告发布登记证：杭上市管广发G-001号

在线杂志	当前位置：机电工程 >>在线杂志

基于TFER及退化趋势相似性分析的轴承剩余使用寿命预测

作者：刘强强,谷艳玲,张品杨. 日期：2024-05-24/span> 浏览：158 查看PDF文档

基于TFER及退化趋势相似性分析的轴承剩余使用寿命预测*
刘强强,谷艳玲*,张品杨

(沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳 110870)

摘要:为了解决传统退化指标对轴承退化起始点的敏感性差,以及退化指标趋势偏移导致无法准确预测风力机轴承剩余使用寿命(RUL)的问题,提出了一种基于Teager能量算子故障能量比(TFER)与退化趋势(DT)相似性检测相结合的双指数轴承RUL预测方法。首先,通过计算原始信号的TFER值,根据4σ原则确定轴承退化起始点,提取了TFER值趋势特征作为退化指标;然后,采用历史TFER值拟合双指数退化模型,通过分析最新TFER值与拟合曲线的相似性,选取了最佳DT段;最后,通过外推相似性最佳的DT段至失效阈值,进行了风力机轴承RUL预测。实验结果表明:该预测方法对退化起始时间点的检测精度达到98%,与原始指数模型、长短期记忆神经网络(LSTM)以及支持向量回归(SVR)相比,该方法在轴承RUL预测精度上分别提高了10.04%、6.29%、5.22%。该方法不仅提升了风力机轴承的预测性维护精度,还对降低运营成本和提高维护效率提供了有力支撑。

关键词:风力机轴承;剩余使用寿命;双指数预测方法;Teager能量算子;故障能量比;退化趋势相似性检测;相似性分析

中图分类号:TH133.3文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)05-0853-09

本文引用格式:

刘强强,谷艳玲,张品杨.基于TFER及退化趋势相似性分析的轴承剩余使用寿命预测［J］.机电工程,2024,41(5):853-861.

LIU Qiangqiang, GU Yanling, ZHANG Pinyang. Bearing remaining using life prediction method based on TFER and degradation trend similarity analysis［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(5):853-861.