【摘 要】
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近年来,我国航空事业发展迅速,但面临着如何有效的监控预测航天器的性能状态问题。空间滚动轴承作为航天器稳定运行的重要组成部分之一,其健康状况对空间飞行器的可靠性和安全性有重大影响。如果空间滚动轴承出现问题,空间活动部件不能实现预定功能甚至使得整个空间飞行器损坏。在空间环境下运行的滚动轴承受空间的特殊环境影响,如辐照、原子氧、温度等,其失效机理与地面常规轴承有巨大的差异。本文结合分子动力学进行了空间滚
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51775072）“基于超完备稀疏分解信号解析的地面模拟真空耦合工况下空间滚动轴承寿命状态评估方法研究”；
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近年来,我国航空事业发展迅速,但面临着如何有效的监控预测航天器的性能状态问题。空间滚动轴承作为航天器稳定运行的重要组成部分之一,其健康状况对空间飞行器的可靠性和安全性有重大影响。如果空间滚动轴承出现问题,空间活动部件不能实现预定功能甚至使得整个空间飞行器损坏。在空间环境下运行的滚动轴承受空间的特殊环境影响,如辐照、原子氧、温度等,其失效机理与地面常规轴承有巨大的差异。本文结合分子动力学进行了空间滚动轴承失效机理的分析,并建立了失效机理与振动之间的联系。对空间滚动轴承信号进行特征提取,基于信号特征相似度建立了空间滚动轴承性能退化指标。通过构建深度学习模型,实现了空间滚动轴承性能的评估预测,对提高空间飞行器的可靠性与安全性具有重要意义。本文主要研究工作有:（1）针对空间滚动轴承失效机理受空间环境影响的问题,本文从分子动力学的角度,重点分析了典型空间因素对Mo S2薄膜磨损的影响,进而反映空间滚动轴承失效过程,分析了空间滚动轴承失效机理与振动之间的联系,为建立空间滚动轴承性能退化指标提供基础。（2）针对空间滚动轴承退化性能难以表征的问题,提出了一种基于空间滚动轴承信号特征相似度的性能退化指标。研究了基于卷积自编码和多维标度分析算法的轴承信号性能特征的提取方法,探索了低维特征的分布规律,建立了基于信号特征相似度的空间滚动轴承性能退化指标。研究结果表明所提构建指标的有效性。基于指标的标签化轴承数据为空间滚动轴承性能评估预测提供了依据。（3）针对空间滚动轴承工频干扰问题,本文采用了基于奇异值分解的工频干扰消除方法。针对噪声干扰下空间滚动轴承性能难以评估的问题,研究了激活函数应对噪声的策略,建立了基于改进卷积神经网络的空间滚动轴承性能评估模型,分析了在噪声环境下激活函数中不同dropout率对评估结果的影响,实现了对空间滚动轴承性能的评估。通过对比验证了本文为所提模型的有效性。（4）针对空间滚动轴承退化性能难以预测的问题,本文运用了基于卷积长短时循环神经网络的空间滚动轴承性能退化趋势预测模型。运用了预训练微调的思想,结合性能评估模型,将评估模型卷积层结构参数与长短时循环神经网络相结合,加快训练速度,同时保证了长短时循环神经网络单元获得的特征与空间滚动轴承退化特征相关,提高预测的准确性。利用长短时循环神经网络处理序列数据的优势,将其运用于处理卷积层输出的特征,可预测空间滚动轴承退化性能趋势。实验结果验证了本文所提出预测模型的有效性。文章最后对本文的工作进行了总结。
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