基于UKF的轴承剩余寿命预测方法研究

针对轴承从早期故障发生到失效的非线性退化问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波算法(UKF)的轴承剩余寿命预测方法。该方法包括轴承性能评估和剩余寿命预测两个部分。在性能评估部分,首先利用轴承振动信号建立反映其健康状态的指数,基于对正常工作时指数的学习获得用于判断轴承健康状态的异常阈值并截取出轴承从早期故障发生到失效这一性能退化阶段的数据;在剩余寿命预测部分,利用双指数函数拟合分析轴承退化数据,构建出与轴承退化过程相符的非线性状态空间模型,模型参数利用Dempster-Shafer方法进行初始化后采用UKF算法对其进行更新,并预测轴承的剩余寿命。基于轴承全寿命周期试验数据的分析,结果显示所提方法有效地评估了轴承的健康状况,通过对比分析其他剩余寿命预测方法,发现所提方法较好地预测了轴承的剩余寿命。     

基于性能退化的数控机床剩余寿命预测

数控机床寿命预测技术是数控机床健康管理和维修维护的关键技术,面向数控机床研究基于性能退化的剩余寿命预测方法。在分析了剩余寿命与性能退化规律和性能阈值分布有关的基础上,建立单性能退化的维纳过程模型和融合多性能退化的维纳过程模型,从而得到数控机床的多性能退化量分布模型。依据失效原则,得到数控机床的性能阈值分布模型。由此,建立基于阈值分布的剩余寿命预测模型得到剩余寿命概率密度函数。在数控机床进给系统试验平台上进行试验,验证了融合多性能退化的维纳过程模型和剩余寿命预测方法的正确性和有效性。     

改进CHSMM的滚动轴承剩余寿命预测方法

针对连续隐半马尔科夫模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)对滚动轴承剩余寿命预测精度低问题,提出一种基于改进CHSMM的滚动轴承剩余寿命方法。提取滚动轴承振动信号的时域、时频域特征向量,采用主成分分析(Principle component analysis,PCA)算法对特征向量进行降维;针对状态驻留时间概率密度函数不符合实际而引起的剩余寿命预测精度低问题,将高斯混合概率密度函数引入到CHSMM算法中,建立退化状态识别模型和剩余寿命预测模型。最后,将轴承全生命周期数据输入到模型中,得到轴承的退化状态和剩余寿命。试验结果表明,采用所提方法能准确的对轴承剩余寿命进行预测,与CHSMM算法相比,退化状态识别的正确率提高了12%,剩余寿命预测的正确率提高了23%。     

基于K-S检验和动态灰色模型的机械设备剩余寿命预测方法

提出了一种基于K-S检验和动态灰色模型的机械设备剩余寿命预测方法。提出以Kolmogorov-Smirnov检验为基础的K-S距离作为描述机械设备退化状态的性能指标,通过退化指标序列动态训练灰色模型、更新模型参数,预测退化指标的变化趋势并确定到达设定失效阈值时的预测步数,以此计算机械设备的剩余使用寿命。最后通过轴承全寿命样本数据对其验证,并与传统的二次曲线拟合预测法和静态灰色模型预测法进行比较,结果表明所提出的方法更能有效地预测轴承的剩余寿命,具有较高的预测精度。     

退化数据驱动的气缸剩余寿命在线预测

针对气缸可靠性研究中剩余寿命预测方面的问题,提出了一种基于退化路径的气缸剩余寿命在线预测方法。在建立了基于维纳过程的气缸退化模型基础上,推导了退化路径决定下的气缸剩余寿命的概率密度函数解析表达式,提出了一种融合Bayes估计和期望最大化算法的参数在线估计方法,实现了气缸剩余寿命在线预测,并通过气缸性能退化实验数据验证了方法的有效性。通过与同类方法对比结果表明,在小样本情况下,所提方法能更准确地预测气缸剩余寿命且预测的不确定性更低。     

基于二元维纳过程的小样本齿轮泵可靠寿命预测

提出了一种基于二元维纳过程的小样本齿轮泵可靠寿命预测方法。利用具有随机效应的维纳过程建立齿轮泵容积效率和总效率退化过程模型，表征了齿轮泵退化特征随时间的波动性和个体差异性。基于赤池信息量准则（AIC）筛选了合适的Copula函数来描述两个退化特征之间的相关关系。建立了二元退化模型，采用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法进行了模型未知参数识别。针对齿轮泵性能退化试验通常是小样本的特点，利用Bootstrap抽样方法对表征个体差异的参数进行了再抽样估计。最后通过齿轮泵性能退化试验实现了可靠寿命预测，验证了所提方法的有效性与准确性。试验结果表明，齿轮泵性能退化过程中两个特征存在非线性相关关系，考虑相关关系的可靠寿命预测较单一特征预测结果更保守，且受最先达到失效阈值的性能特征影响更大。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

风力机轴承实时剩余寿命预测新方法

由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比（envelope harmonic?to?noise ratio,简称EHNR）和无迹粒子滤波（unscented particle filter,简称UPF）相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型（support vector regression,简称SVR）、反向传播神经网络（back propagation neural network,简称BPNN）的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。     

基于支持向量数据描述的剩余寿命预测方法

为了解决工业设备关键部件的故障预测问题,基于支持向量数据描述(SVDD),定义了表征设备部件健康状态的退化指数,并由此提出一种剩余寿命预测方法。首先利用小波包分解从历史传感器状态监测数据中提取特征向量;然后通过粒子群优化算法选择能够使训练集退化指数取值的变化趋势更加接近指数规律的核函数参数,进而利用目标部件处于健康状态的特征向量训练SVDD模型,得到相应的超球面;最后通过待测样本点和SVDD超球面间的距离计算退化指数,确定目标部件的健康状态并预测其剩余寿命。最后通过实验验证了所提剩余寿命预测方法的有效性。     

基于Gamma退化过程的剩余寿命预测及维修决策优化模型研究北大核心

通过研究产品故障发生的机理,建立了基于Gamma退化过程的状态空间模型,运用EM-PF参数估计方法对模型中的参数进行求解,确定模型的具体形式,进而得出产品剩余寿命的分布函数和概率密度函数。该剩余寿命预测方法将退化状态与故障阈值联系起来,从而降低了剩余寿命预测的误差,以轴承磨损量特征进行建模,完善了状态信息与剩余寿命之间的相互关系。利用剩余寿命的概率密度函数建立了以费用最小为目标的维修决策模型,确定最优的维修更换时间并实现维修决策的优化。最后用轴承寿命试验所得到的数据对模型进行了验证,实例结果证明该模型是可行有效的。     

剩余寿命预测新方法及其在滚动轴承中的应用

针对单一时频域指标不能完全诠释滚动轴承全寿命周期退化特性以及剩余使用寿命（remaining useful life,简称RUL）预测困难的问题,提出了基于均方谐噪比（mean square harmonic noise ratio,简称MSHNR）指标和改进正则化粒子滤波（regularized particle filter, 简称RPF）相结合的剩余寿命预测方法。首先,在局部均值进行信号分解的基础上,通过MSHNR指标实现轴承退化过程的特征提取;其次,分别基于Paris模型及Foreman模型构建滚动轴承稳定退化期和加速退化期的状态空间模型,并利用基于欧式距离的核函数实现重采样过程的改进,实现轴承健康状态评估和剩余寿命预测;最后,通过公开的滚动轴承加速数据验证了所述方法的有效性。相关研究成果能够为核动力旋转设备中滚动轴承的预测性维护提供参考依据,提高公众对核动力旋转设备运行的认识与信赖。     

基于两阶段Gamma过程的机械产品剩余寿命预测研究

在进行机械产品寿命预测时,传统的两状态可靠性评估存在较大的估计误差,针对这一问题,在计及冲击载荷条件下,提出了一种基于两阶段Gamma过程模型的三态机械产品的寿命预测方法。首先,在对产品连续退化轨迹研究的基础上,采用两阶段Gamma过程描述了产品的连续退化过程;同时,基于复合泊松过程描述了外部随机冲击造成的离散退化;然后,基于累积损伤模型,建立了冲击失效与退化失效竞争条件下机械产品的可靠性估计模型,利用该模型进行了机械产品剩余寿命预测;最后,通过对金属材料的裂纹扩展性能退化过程的仿真分析,验证了所提方法的有效性。研究结果表明:相对于传统两状态的可靠性评估模型,基于两阶段Gamma过程模型的三态寿命预测方法在机械产品的可靠性评估方面具有更高的精度。     

基于Wiener过程的万能式断路器附件剩余寿命预测*

万能式断路器作为一个复杂的机械系统,其操作附件的剩余寿命预测对于维护断路器的可靠性至关重要。为准确掌握操作附件剩余寿命情况,提出了一种基于Wiener过程的万能式断路器操作附件剩余机械寿命预测方法。首先,通过对操作附件动作过程中线圈电流波形的分析选取了动作时间作为性能退化特征量;其次,考虑到断路器操作附件性能退化过程具有线性非单调的特点,采用Wiener过程建立了操作附件的性能退化模型,并利用极大似然估计法对退化模型参数进行估计;然后,基于首达时间的概念建立了剩余寿命预测模型,推导出剩余寿命概率密度函数解析式。最后对安装于万能式断路器上的分励脱扣器和释能电磁铁两种操作附件进行全寿命试验及其剩余寿命预测,预测结果验证了所提方法的有效性。     

一种基于空间卷积长短时记忆神经网络的轴承剩余寿命预测方法

传统的基于数据驱动的轴承剩余预测方法仍需要一定的先验知识,比如：特征指标选取、健康指标构建、失效阈值选定等等。预测结果严重依赖人工经验,为了克服这一缺点,基于深度学习方法提出了一种用于轴承剩余寿命预测的新方法,该方法的核心包括健康指标构建和剩余寿命计算。首先提出了一种无需先验知识的基于空间卷积长短时记忆神经网络（Convolutional long short-term memory neural network,ConvLSTM）的健康指标生成网络模型,该网络利用卷积神经网络的局部特征提取能力和长短时记忆网络的时间依赖特性,可直接从采集到的原始信号中挖掘反映退化程度的特征,构建健康指标,实现了高维原始数据向低维特征的映射转化,并利用Sigmoid函数将其归至[0,1]区间内,实现了阈值的统一;然后,利用粒子滤波更新双指数寿命模型,实现剩余寿命结果的输出。利用轴承全寿命试验对所提方法进行了验证,并与其他相关方法进行对比,结果表明本文方法所构建的健康指标具有更好的趋势性、单调性和鲁棒性,同时剩余寿命预测的准确率更高。     

考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命自适应预测方法

在现有考虑不完美维修的随机退化设备剩余寿命预测研究中,通常仅考虑维修活动对退化状态或退化速率的单一影响,仅有考虑二者双重影响的研究,忽略了退化设备的个体差异性。鉴于此,提出一种基于多阶段扩散过程的自适应剩余寿命预测方法,同时考虑不完美维修活动对设备退化状态和退化速率的影响,并利用随机游走模型描述退化速率随观测数据的更新过程以表征设备的个体差异性。基于历史退化数据,利用极大似然估计法得到退化模型参数的初值;基于状态观测数据,利用卡尔曼滤波算法和期望最大化算法自适应的更新模型参数。利用卷积算子和蒙特卡洛方法推导得到了首达时间意义下设备剩余寿命的概率密度函数。最后,通过仿真算例和陀螺仪的实例研究验证了所提方法的有效性和优越性。     

基于二元疲劳失效判据的非线性疲劳损伤累积模型及其强度退化研究

二元疲劳失效判据认为疲劳破坏是由损伤程度和当前作用应力这两个量共同决定的,由此观点出发定义了非线性损伤,并建立了与载荷状态有关的非线性损伤累积模型,推导了在多级加载下的递推公式。经两种金属材料的疲劳试验数据验证表明,用该模型预测疲劳寿命,其结果是令人满意的。从疲劳过程本质上是材料静强度不断退化的过程的观点出发,建立了基于二元疲劳失效判据的非线性强度退化模型,将模型应用于两级及多级载荷下的剩余寿命估算,结果表明,所提出的剩余强度退化模型是合理可行的。

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一种基于数据驱动和贝叶斯理论的机械系统剩余寿命预测方法

针对复杂机械系统剩余寿命预测问题,提出一种基于数据驱动方法和贝叶斯理论的机械系统剩余寿命预测方法。该方法基于数据驱动方法,对相同或相似系统的历史状态监测数据进行融合,并建立表征系统退化程度的健康指示量和预测剩余寿命的状态模型;基于贝叶斯理论,建立状态模型参数的贝叶斯模型;在此基础上,基于待估系统的实时状态监测数据和贝叶斯模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛方法来更新模型参数并预测待估系统的剩余寿命;通过一个航空发动机的预测问题,来说明该方法的有效性。     

面向轴承寿命预测的特征评估与模型优化

针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集。为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响,采用相似近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选。为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息,采用自组织神经网络(self-organizing feature map,简称SOM)构建轴承健康指数。最后,利用自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos particle swarm optimization,简称ACPSO)优化双指数模型预测轴承剩余寿命。试验表明,该方法可以准确描述轴承运行状态时期,并有效地预测了轴承的剩余寿命。     

直升机主减半主动反共振隔振技术研究

针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题，提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法。该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上，对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估，进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集。为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响，采用相似近邻传播（affinity propagation ,简称AP）聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选。为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息，采用自组织神经网络（self-organizing feature map ,简称SOM）构建轴承健康指数。最后，利用自适应混沌粒子群算法（adaptive chaos particle swarm optimization, 简称ACPSO）优化双指数模型预测轴承剩余寿命。试验表明，该方法可以准确描述轴承运行状态时期，并有效地预测了轴承的剩余寿命。     

基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测

针对现有不完美维修设备剩余寿命预测方法难以准确反映设备真实维修规律的问题，提出一种基于复合非齐次泊松过程的不完美维修设备剩余寿命预测方法。基于非线性Wiener过程构建设备随机退化模型；假设不完美维修次数存在上限值，并据此建立基于复合非齐次泊松过程的不完美维修模型；然后，基于设备的随机退化模型与不完美维修模型构建综合退化模型，并采用极大似然方法估计模型参数；基于首达时间的概念，推导出不完美维修设备剩余寿命的概率密度函数。实例分析表明，所提方法能够有效提升不完美维修设备剩余寿命预测的准确性，具备工程应用前景。