【技术实现步骤摘要】
一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法
本专利技术属于滚动轴承
,涉及一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法.
技术介绍
在经济发展步伐飞快的今天，科学技术的发展水平已被作为一个国家综合实力的重要标志，其中制造业的发展对国家的科学技术发展有着很大的影响。轴承作为旋转机械的关键部件之一，它的平稳可靠运行对维持生产至关重要。但不幸的是，轴承故障是机器故障中最常见的故障模式之一。如果能在滚动轴承工作过程中评价估计出其健康状况，就可以在确保安全的前下，最大限度利用轴承寿命，降低维护保障成本。近几年,国内外在预后健康管理(PHM)领域进行了大量研究，第一种方法是基于物理模型的方法，依赖于固有系统故障机制的先验知识来构建退化模型，从而描述故障的物理性质。第二种方法是基于数据驱动的方法，通常不需要知道设备故障及退化的物理性质，只需使用大量的数据来找到设备的退化规律。Chang提出了一种误差修正思想的混合方法来预测剩余使用寿命，融合了无迹卡尔曼滤波算法(UKF)，完整集合经验模态分解(CEEMD)以...
【技术保护点】
1.一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：/n步骤一：对获得的轴承振动数据集进行筛选，选择同一工况的多个轴承作为实验数据集，并将其进行训练集和测试集的分组；/n步骤二：取原始信号的时域特征后，进行线性滤波，计算滤波后数据与滤波误差之间的相对误差值RE，基于RE曲线确定预测开始点TSP；/n步骤三：对选取的时域特征，进行降噪处理，再由累积函数得到趋势更平滑的累积特征CF；/n步骤四：结合步骤二、步骤三得到适合建模预测的特征曲线段，并建立状态空间模型，由训练集的特征曲线段得到模型初始参数，再结合EKF算法预测轴承剩余寿命。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
步骤一：对获得的轴承振动数据集进行筛选，选择同一工况的多个轴承作为实验数据集，并将其进行训练集和测试集的分组；
步骤二：取原始信号的时域特征后，进行线性滤波，计算滤波后数据与滤波误差之间的相对误差值RE，基于RE曲线确定预测开始点TSP；
步骤三：对选取的时域特征，进行降噪处理，再由累积函数得到趋势更平滑的累积特征CF；
步骤四：结合步骤二、步骤三得到适合建模预测的特征曲线段，并建立状态空间模型，由训练集的特征曲线段得到模型初始参数，再结合EKF算法预测轴承剩余寿命。
2.如权利要求1所述的一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
在步骤二中选用能表征轴承整体寿命趋势的时域特征表征，对时域特征表征进行线性滤波，得到滤波后特征曲线与滤波误差曲线；
设定滑窗大小为m；
计算每个窗口内F(k)与E(k)的相对误差RE(k)，其具体表达式为：
获得RE曲线，
在当前数据集所得RE曲线中选取阈值分界线；
依据阈值分界线，寻找退化开始点，并作为预测开始点TSP用于后续预测。
3.如权利要求2所述的一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
所述滑窗大小为已知数据长度T的X％；
所述阈值分界线为训练集相对误差的前A1％-A2％数据的均值；
其中，X为自然数；
A1、A2选自自然数，A1小于A2。
4.如权利要求1所述的一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
在步骤三中，使用经验模态分解的改进算法CEEMDAN对方差特征重构后进行降噪处理；
对降噪后的方差特征V，依据累积函数进行处理，得到累积特征CF；
其中，累积函数公式如下：
5.如权利要求1所述的一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
所述训练集为全寿命周期数据；
所述测试集取前一部分作为已知数据，剩余部分用于验证预测结果的优劣。
6.如权利要求5所述的一种基于RE-CF-EKF算法的滚动轴承剩余寿命预测方法，其特征在于：
所述步骤四包括如下步骤：
所述EKF算法预测测试集已知数据最后时刻T之后的状态估计值形成新的模型参数；
根据预测结果，得到对应T+i(i＝1，2，…，n)时刻的轴承特...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永，张敬，刘振兴，赵敏，苏茜，
申请(专利权)人：武汉科技大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42
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