【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及固定式架车机轴承rul预测，具体涉及一种固定式架车机轴承rul预测方法及系统。
技术介绍
1、轴承用于降低架车机举升梁与基座间的摩擦系数，并保证举升梁的垂直精度。轴承在高速旋转中会产生疲劳应力，随着时间的积累，轴承会出现内外圈崩裂、表面点蚀等毁伤，rul(remaining useful life，剩余使用寿命)预测旨在根据轴承当前状态信息推测毁伤时间，以此在rul接近毁伤阈值时更换轴承，避免生产停滞和设备损坏。
2、hi(health indicator，健康指标)提取是rul预测的前提条件，hi表征退化过程能力的优劣决定了后续rul预测结果精度的上限，经分析得出影响hi提取的几个方面：(1)参与hi提取的特征决定了hi精度的上限。hi由多维度的特征融合得到，多维特征中往往存在与rul预测相关度极低的部分，这部分特征由于单调性较差等原因不适用于hi的提取，还会干扰模型对hi的提取；(2)模型是hi精度逼近所能达到的上限的重要因素。基础的hi提取模型为浅层学习算法或是基础的深度学习算法，这类方法受自身原理或结构...
【技术保护点】
1.一种固定式架车机轴承RUL预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承RUL预测方法，其特征在于，采集固定式架车机轴承全生命周期振动信号样本数据，并计算振动信号的时域特征，具体包括：
3.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承RUL预测方法，其特征在于，通过分析各个时域特征与轴承RUL之间的相关性筛选有效时域特征，具体包括：
4.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承RUL预测方法，其特征在于，将全生命周期振动信号样本数据划分为正常期、退化期和毁伤期，具体包括：
5.如权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种固定式架车机轴承rul预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承rul预测方法，其特征在于，采集固定式架车机轴承全生命周期振动信号样本数据，并计算振动信号的时域特征，具体包括：
3.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承rul预测方法，其特征在于，通过分析各个时域特征与轴承rul之间的相关性筛选有效时域特征，具体包括：
4.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承rul预测方法，其特征在于，将全生命周期振动信号样本数据划分为正常期、退化期和毁伤期，具体包括：
5.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴承rul预测方法，其特征在于，将全生命周期振动信号样本数据划分为正常期、退化期和毁伤期，具体还包括：
6.如权利要求1所述的一种固定式架车机轴...
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