The invention discloses a method for predicting the residual life of axle box, which includes: step 1: collecting the original vibration signal of test vehicle axle box at ambient temperature of 20 C and running speed of 70 km/h; step 2: establishing artificial intelligence model based on least squares support vector machine; step 3: pre-processing the original vibration signal. Processing to get the correlation coefficient table; Step 4. Input the correlation coefficient table into the artificial intelligence model to get the residual life of the axle box. The artificial intelligence model of least squares support vector machine is used and the correlation coefficient table is used as the input of the artificial intelligence model to obtain the residual life of axle box. The method is simple and the precision of residual life is high. This method can be applied to the prediction of residual life of functional components.
【技术实现步骤摘要】
一种轴箱剩余寿命的预测方法
本专利技术涉及功能性部件剩余寿命预测
，特别涉及一种轴箱剩余寿命的预测方法。
技术介绍
机械设备应用于人类生活、工作和生产的方方面面，并在其中扮演了举足轻重的角色。目前，机械设备正朝着大型化、高速化、精密化、系统化、连续化和自动化方向发展，机械设备的运行环境越来越复杂多变，更是为设备的健康管理提出了新的挑战。随着设备的运行，零件老化、可靠性降低、剩余寿命减少等问题，与设备能否持续安全高效地工作、维护能否及时有效地执行，亟待人类解决。轴箱是车辆设备重要的组成元件，在车辆设备中发挥着十分重要的作用。轴箱的性能退化趋势及寿命预测方法一直是车辆设备健康管理研究的重点。现有轴箱剩余寿命的预测方法一般是利用采集轴箱的原始振动信号，并提取原始振动信号的时域或者频域特征，并对时域或者频域特征进行特征融合，并建立剩余寿命预测模型，通过模型得到轴箱的剩余寿命。
技术实现思路
本专利技术的目的是：提供一种精度高的预测方法。本专利技术解决其技术问题的解决方案是：一种轴箱剩余寿命的预测方法，包括：步骤一、采集环境温度为20℃、运行速度为70km/h的测试车辆轴...
【技术保护点】
1.一种轴箱剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括：步骤一、采集环境温度为20℃、运行速度为70km/h的测试车辆轴箱的原始振动信号；步骤二、建立基于最小二乘支持向量机的人工智能模型；步骤三、对所述原始振动信号进行预处理得到相关系数表；步骤四、将所述相关系数表输入所述人工智能模型得到轴箱的剩余寿命。
【技术特征摘要】
1.一种轴箱剩余寿命的预测方法，其特征在于，包括：步骤一、采集环境温度为20℃、运行速度为70km/h的测试车辆轴箱的原始振动信号；步骤二、建立基于最小二乘支持向量机的人工智能模型；步骤三、对所述原始振动信号进行预处理得到相关系数表；步骤四、将所述相关系数表输入所述人工智能模型得到轴箱的剩余寿命。2.根据权利要求1所述的一种轴箱...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彩霞，王向东，胡绍林，肖人苗，刘国文，李斌，
申请(专利权)人：佛山科学技术学院，
类型：发明
国别省市：广东,44
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