滾動(dòng)軸承集成期望最大化和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及滾動(dòng)軸承集成期望最大化 和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型。
【背景技術(shù)】
[0002] 滾動(dòng)軸承廣泛應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備中，由于復(fù)雜多變的工況，滾動(dòng)軸承故障時(shí)有發(fā)生。 為了保證設(shè)備的安全運(yùn)行，傳統(tǒng)定期維修策略需要投入大量人力物力對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行定期 檢修，對(duì)存在故障或安全隱患的滾動(dòng)軸承進(jìn)行更換。滾動(dòng)軸承從發(fā)生故障到完全失效往往 經(jīng)歷很長(zhǎng)的衰退期，對(duì)存在早期故障的滾動(dòng)軸承進(jìn)行更換勢(shì)必會(huì)大大縮短滾動(dòng)軸承的有效 服役周期，造成資源的浪費(fèi)。采用預(yù)防性維修策略，對(duì)滾動(dòng)軸承的剩余壽命進(jìn)行有效預(yù)測(cè)， 可以延長(zhǎng)滾動(dòng)軸承的有效服役周期，提高經(jīng)濟(jì)效益。因此如何對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行有效剩余壽 命預(yù)測(cè)正受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。
[0003] 基于模型的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法，試圖采用物理或數(shù)學(xué)模型對(duì)滾動(dòng)軸承的 衰退趨勢(shì)進(jìn)行描述，并根據(jù)觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估，以預(yù)測(cè)滾動(dòng)軸承未來(lái)時(shí)刻健康 衰退趨勢(shì)和剩余壽命。美國(guó)普渡大學(xué)Gebraeel等人提出的指數(shù)預(yù)測(cè)模型與滾動(dòng)軸承加速 衰退趨勢(shì)相適應(yīng)，因此在滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)中得到廣泛應(yīng)用。在指數(shù)預(yù)測(cè)模型中，模型 參數(shù)和狀態(tài)評(píng)估的準(zhǔn)確性是影響模型預(yù)測(cè)精度的兩個(gè)關(guān)鍵因素。Gebraeel最先提出的指數(shù) 預(yù)測(cè)模型采用貝葉斯框架對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估。為了提高參數(shù)評(píng)估的準(zhǔn)確性，清華大學(xué)司 小勝等人對(duì)指數(shù)模型進(jìn)行改進(jìn)，采用期望最大化和貝葉斯更新相結(jié)合的方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn) 行評(píng)估，得到了較好的參數(shù)評(píng)估效果。但是以上研宄工作都存在一個(gè)弊端，即直接將滾動(dòng)軸 承觀測(cè)值作為狀態(tài)值進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)，沒(méi)有對(duì)滾動(dòng)軸承的真實(shí)健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。實(shí)際上，觀 測(cè)值與滾動(dòng)軸承真實(shí)狀態(tài)之間存在一定差異，而且觀測(cè)值中有大量隨機(jī)噪聲的干擾。因此， 傳統(tǒng)指數(shù)預(yù)測(cè)模型只對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估而忽略了對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)的評(píng)估，導(dǎo)致模型預(yù)測(cè) 精度降低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺點(diǎn)，本發(fā)明的目的在于提供滾動(dòng)軸承集成期望最 大化和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型，采用期望最大化方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估，采用粒子濾 波對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，以提高指數(shù)模型的預(yù)測(cè)精度。
[0005] 為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采取的技術(shù)方案為：
[0006] 滾動(dòng)軸承集成期望最大化和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型，包括以下步驟：
[0007] 1)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，計(jì)算滾動(dòng)軸承峭度指標(biāo)和有效值；
[0008] 2)計(jì)算滾動(dòng)軸承健康時(shí)刻峭度指標(biāo)的均值μ和標(biāo)準(zhǔn)差O，以確定健康狀態(tài)下峭 度指標(biāo)的3 O區(qū)間[μ -3 σ，μ +3 σ ];
[0009] 3)判斷滾動(dòng)軸承連續(xù)1+1個(gè)時(shí)刻的峭度指標(biāo){mp+i}i = Q:^否滿足{|πιρ+?-μ |>3σ } 如果滿足該條件，則確定~所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻tp為壽命預(yù)測(cè)的起始時(shí)刻；
[0010] 4)從壽命預(yù)測(cè)起始時(shí)刻開(kāi)始，將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)有效值帶入衰退模型：
[0011]
【主權(quán)項(xiàng)】
1.滾動(dòng)軸承集成期望最大化和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型，其特征在于，包括w下步 驟： 1) 實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)并采集滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)，計(jì)算滾動(dòng)軸承峭度指標(biāo)和有效值； 2) 計(jì)算滾動(dòng)軸承健康時(shí)刻峭度指標(biāo)的均值y和標(biāo)準(zhǔn)差0，W確定健康狀態(tài)下峭度指 標(biāo)的 3 0 區(qū)間[y -3 0，y +3 0 ]; 3) 判斷滾動(dòng)軸承連續(xù)1+1個(gè)時(shí)刻的峭度指標(biāo){111。+1}1^:1是否滿足{|mpM-y |〉3〇K^ 。:1，如果滿足該條件，則確定nip所對(duì)應(yīng)的時(shí)刻t p為壽命預(yù)測(cè)的起始時(shí)刻； 4) 從壽命預(yù)測(cè)起始時(shí)刻開(kāi)始，將滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)有效值帶入衰退模型：
(1) 其中，Xi為ti時(shí)刻狀態(tài)值，P是已知常數(shù)，0 '，0 '和0為S個(gè)未知參數(shù)，〇B(ti)? N(0, 〇2ti)服從布朗運(yùn)動(dòng)，對(duì)上式求對(duì)數(shù)得到W下變形形式：
(2) 其中，0 = ln(目'）服從分布W.M)，仔〇2)，0 = 0 ' -0 2/2服從分布W(件，巧2)，且 規(guī)定巧=〇W簡(jiǎn)化計(jì)算； 對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行初始化，得初始參數(shù)滬=辦，4(1= y 0，(1，耐二的,0，yi= y P，。和 扣二巧0 ; W從概率密度函數(shù)f柄）?TV仁。，新A《）中進(jìn)行隨機(jī)采樣，得到Ns個(gè)初始粒子 ，粒子權(quán)值為= 1/W"其中A t = 為時(shí)間間隔； 6)tk時(shí)刻得到觀測(cè)序列S i:k= {s 1，S2, . . .，sj，在參數(shù)已知條件下，觀測(cè)序列的條件概 率密度為：


(5) 采用W上公式對(duì)參數(shù)y e,k，y p,k和cr艮t進(jìn)行更新； 7) 成=[cr,^,八的坑J為待評(píng)估的模型參數(shù)，計(jì)算似然函數(shù)：
其中蹲.)=[妨')，媒1，馬誓，魄，式f ]為第i次評(píng)估的結(jié)果，計(jì)算滿足條件 噸(?A- I ?約]/0(恥=0的參數(shù)卸W)為第i+1次評(píng)估的結(jié)果，
8) 將衰退模型改寫為W下形式： Sk= Sk-1+P At+o W(At)，巧） 其中W( A t) = B (tk)-B (tk_i)，由此得到重要密度函數(shù)為：

(10) 從W上重要密度函數(shù)中進(jìn)行重要性采樣，得到粒子集{4},=i:iv,; 9) 采用tk時(shí)刻的觀測(cè)值S k對(duì)粒子權(quán)值進(jìn)行更新，
(11) 采用下式計(jì)算有效粒子數(shù)，
(。） 如果有效粒子數(shù)小于闊值NT，需要根據(jù)粒子權(quán)值大小進(jìn)行重采樣，得到新的粒子集 {始使其滿足= ai)= wi，粒子權(quán)值重置為= 1/W,; 10) 采用粒子集對(duì)滾動(dòng)軸承狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，
(13) 然后將狀態(tài)評(píng)估結(jié)果女帶入下式對(duì)滾動(dòng)軸承剩余壽命的概率密度函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，
(14) 其中Ik為tk時(shí)刻的剩余壽命，r為滾動(dòng)軸承失效闊值。


【專利摘要】滾動(dòng)軸承集成期望最大化和粒子濾波的壽命預(yù)測(cè)模型，首先采用峭度指標(biāo)對(duì)軸承健康狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，確定壽命預(yù)測(cè)起始時(shí)刻；當(dāng)滿足預(yù)測(cè)起始條件后，采用有效值對(duì)軸承剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)；在預(yù)測(cè)階段，采用期望最大化方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行評(píng)估，同時(shí)采用粒子濾波方法對(duì)軸承狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)對(duì)模型參數(shù)和軸承狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估，提高剩余壽命預(yù)測(cè)精度，本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)模型參數(shù)和滾動(dòng)軸承狀態(tài)的準(zhǔn)確評(píng)估，并且在滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)中表現(xiàn)出了比傳統(tǒng)指數(shù)模型更好的預(yù)測(cè)效果。
【IPC分類】G06F19-00
【公開(kāi)號(hào)】CN104598734
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510033397
【發(fā)明人】雷亞國(guó), 李乃鵬, 林京, 廖與禾, 周昕
【申請(qǐng)人】西安交通大學(xué)
【公開(kāi)日】2015年5月6日
【申請(qǐng)日】2015年1月22日