本发明专利技术涉及滚动轴承技术领域，特别涉及一种基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。包括：获取不同工况下的滚动轴承历史振动信号；预处理滚动轴承历史振动信号；计算并标注滚动轴承历史振动信号的剩余寿命；以预处理后的滚动轴承历史振动信号、滚动轴承历史振动信号获取工况和滚动轴承标注剩余寿命，构建训练样本；以训练样本训练MSACNN模型；获取待预测滚动轴承振动信号，输入训练好的神经网络模型，输出待预测滚动轴承的剩余使用寿命。本发明专利技术可以使得滚动轴承寿命预测模型持续不断的对数据信息进行学习和累积；不需要对已学习的任务数据进行存储，可以有效的节约存储与计算资源。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及滚动轴承，特别涉及一种基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法。
技术介绍
1、设备的安全可靠运行是保证工厂生产活动的核心内容。为了确保设备的运行状态和制定合理的维修计划，研究具有高精度和高鲁棒性的寿命预测方法非常重要。滚动轴承作为核心零部件之一，被广泛的应用于飞机、高铁等。然而轴承常常处于恶劣的工作环境下，这容易使轴承发生磨损、点蚀等失效故障，进而影响设备的正常运行。因此有必要对滚动轴承的剩余使用寿命进行高精度的预测。
2、现有的研究主要集中在单个部件的剩余使用寿命(remaining useful life，rul)预测任务上，旨在提高特定工况下单个部件rul预测的精度。一些研究关注的是同一部件的跨工况rul预测任务。换句话说，这些模型往往只适用于特定的部件和工作条件。然而，在实际工程中，连续采集不同工况下各部件的状态监测数据是很常见的。目前的rul预测模型一般是在具有特定分布的数据集上进行训练，限制了其在不同部件和动态变化的运行条件等动态环境中连续、自适应地学习退化信息的能力。
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【技术保护点】
1.一种基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，具体方法如下：
2.如权利要求1所述的基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，滚动轴承历史振动信号和待预测滚动轴承振动信号的采样间隔为T,间隔时间:Ts,采样点数:n。
3.如权利要求1所述的基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，预处理滚动轴承历史振动信号，具体方法如下：
4.如权利要求3所述的基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，计算并标注滚动轴承历史振动信号的剩余寿命，具体方法如下：
5.如权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，具体方法如下：
2.如权利要求1所述的基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，滚动轴承历史振动信号和待预测滚动轴承振动信号的采样间隔为t,间隔时间:ts,采样点数:n。
3.如权利要求1所述的基于知识权重约束的滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，预处理滚动轴承历史振动信号，具体方法如下：
4.如权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员：秦毅，周江洪，周弦，毛永芳，蒲华燕，罗均，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：
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