滚动轴承的寿命预测方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种滚动轴承的寿命预测方法、装置、设备和介质。该方法包括：获取目标轴承的运行信号；目标轴承设置于齿轮箱中；对运行信号进行离散随机分离处理，去除运行信号中的噪声信号，得到运行信号中与目标轴承相关的有效信号；将有效信号输入预测模型，得到预测模型输出的目标轴承的剩余寿命；预测模型是基于门控循环神经网络训练获得的。能够对滚动轴承的运行信号进行去噪处理，基于去噪后的运行信号进行滚动轴承剩余寿命预测，从而提高了对滚动轴承寿命预测的准确性。滚动轴承寿命预测的准确性。滚动轴承寿命预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
滚动轴承的寿命预测方法、装置、设备和介质


[0001]本公开一般涉及计算机
，尤其涉及一种滚动轴承的寿命预测方法、装置、设备和介质。

技术介绍

[0002]滚动轴承作为齿轮箱的主要承载部件，由于不同工况下振动特征的变化范围存在较大差异，采用单一的振动特征无法有效反映滚动轴承的退化趋势。
[0003]目前，为了有效预测滚动轴承的剩余寿命，将轴承劣化阶段分为失效初期、发展、快速发展、失效末期四个阶段，分别提取各个阶段的故障信号。将故障信号作为训练样本，将故障信号对应的阶段作为样本标签，基于LSTM（Long Short
‑
Term Memory，长短期记忆人工神经网络）模型网络训练寿命预测模型。在滚动轴承运行中，提取故障信号，可以将提取到的故障信号输入寿命预测模型，获得模型预测的RUL（Remaining Useful Life，剩余使用寿命）。
[0004]但是，直接将从滚动轴承采集到的信号输入模型进行预测，存在预测准确性不高的问题。

技术实现思路

[0005]鉴于现有技术中的上述缺陷或不足本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种滚动轴承的寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标轴承的运行信号；所述目标轴承设置于齿轮箱中；对运行信号进行离散随机分离处理，去除所述运行信号中的噪声信号，得到所述运行信号中与所述目标轴承相关的有效信号；将所述有效信号输入预测模型，得到所述预测模型输出的所述目标轴承的剩余寿命；所述预测模型是基于门控循环神经网络训练获得的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测模型的训练过程，包括：获取历史有效信号，将所述历史有效信号作为训练样本输入所述门控循环神经网络，得到所述门控循环神经网络输出的预测剩余寿命；基于所述预测剩余寿命与所述历史有效信号的剩余寿命标签之间的损失对所述门控循环神经网络进行迭代训练，获得所述预测模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述运行信号进行离散随机分离处理，去除所述运行信号中的噪声信号，得到所述运行信号中的有效信号，包括：基于预设延迟时间对所述运行信号进行离散随机分离处理，获得所述运行信号中的随机信号和周期信号；去除所述周期信号，根据所述随机信号确定所述有效信号。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述随机信号确定所述离散随机分离处理的权系数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述随机信号确定所述有效信号，包括：对所述随机信号进行时域特征提取，得到N个特征指标；所述特征指标用于表征所述随机信号的时域特性；对所述N个特征指...

【专利技术属性】
技术研发人员：高晖，闫贺，刘锦南，高东方，郝高岩，
申请(专利权)人：北京博华信智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：