一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法，包括：获取滚动轴承全寿命数据趋势性特征；搭建结合自注意力机制的LSTM模型；用趋势性特征数据训练网络，得到可输出滚动轴承退化曲线的模型；将测试轴承非全寿命周期数据的趋势性特征集输入模型中，获得预测的轴承退化曲线；利用最小二乘法对预测的退化曲线进行曲线拟合，计算轴承到达失效阈值的时间，并得到轴承的剩余使用寿命，为维修人员做出维修决策提供支撑。本发明专利技术可以应用于运行在复杂工况下的滚动轴承剩余使用寿命预测，准确预测出滚动轴承到达失效点的剩余时间，为智能化决策提供支撑。供支撑。供支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法


[0001]本专利技术涉及一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法，特别涉及一种结合长短时记忆网络(LSTM)和自注意力机制(Self
‑
Attention)的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。

技术介绍

[0002]近年来，机械设备健康监测方面，不仅要在设备发生严重故障时能准确地判断出故障的类型及位置，还要在诊断出设备处于故障早期之后预测其剩余使用寿命(Remaining Useful Life，RUL)，确定最佳维修点，为预测性维护提供技术支撑。
[0003]滚动轴承是机械设备中最常见且极其重要的旋转部件，在设备运行的过程中由于环境、工况等因素，滚动轴承极易出现点蚀、磨损等现象，使之成为工业上最易损坏，可靠性最差的零部件之一。滚动轴承的故障很有可能会导致整个旋转机械的失效，可能会给企业造成极大的经济损失。在旋转设备中，约有30％的故障是由滚动轴承引起的，滚动轴承的运行状态对机械设备具有重大的影响。因此，对滚动轴承的运行状态进行监测，预测其剩余使用寿命并确定最佳维修点，可以为决策者建立维修方案提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括：获取滚动轴承全寿命数据趋势性特征；搭建结合自注意力机制的LSTM模型；用趋势性特征数据训练网络，得到可输出滚动轴承退化曲线的模型；将测试轴承非全寿命周期数据的趋势性特征集输入模型中，获得预测的轴承退化曲线；利用最小二乘法对预测的退化曲线进行曲线拟合，计算轴承到达失效阈值的时间，并得到轴承的剩余使用寿命，为维修人员做出维修决策提供支撑。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取滚动轴承全寿命数据趋势性特征的具体步骤为：(1)在滚动轴承上安装加速度传感器，采集全寿命周期监测数据；(2)对全寿命周期数据首先进行希尔伯特变换，变换前后的信号构成解析信号，然后求解析信号的模，从而得到包络信号，最后再对包络信号进行低通滤波和傅里叶变换得到包络谱；(3)将振动信号的包络谱按频率平均分成n段；(4)设立轴承开始运行时刻的样本为标准样本，对于所有样本，分别计算每个子频段与标准样本相应频段的皮尔逊相关系数；(5)对于所有样本，...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄宇，冯坤，江志农，
申请(专利权)人：北京化工大学，
类型：发明
国别省市：