【摘 要】
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滚动轴承作为旋转机械设备中重要的组成部件,其健康状况直接影响着整台设备的可靠性。但由于滚动轴承所处的工况环境复杂多变,使得其健康状况会逐渐下降,出现故障的可能性逐渐增加。一旦出现故障,轻则停机维护,影响正常的工作计划,造成经济损失;重则引发安全问题,造成人员伤亡。因此对滚动轴承进行健康状态评估以及剩余使用寿命（RUL）预测具有重要的现实意义。本文以滚动轴承为研究对象,从滚动轴承的振动信号出发,采用
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滚动轴承作为旋转机械设备中重要的组成部件,其健康状况直接影响着整台设备的可靠性。但由于滚动轴承所处的工况环境复杂多变,使得其健康状况会逐渐下降,出现故障的可能性逐渐增加。一旦出现故障,轻则停机维护,影响正常的工作计划,造成经济损失;重则引发安全问题,造成人员伤亡。因此对滚动轴承进行健康状态评估以及剩余使用寿命（RUL）预测具有重要的现实意义。本文以滚动轴承为研究对象,从滚动轴承的振动信号出发,采用深度学习算法对滚动轴承进行退化特征提取、健康指示器（HI）构建以及剩余使用寿命预测,主要研究内容如下:首先从滚动轴承的振动信号中提取出常用的时域特征、频域特征和时频域特征,然后利用单调性指标、相关性指标、鲁棒性指标以及可识别性指标筛选出能够反映轴承退化过程的敏感退化特征。针对敏感退化特征集中存在的信息冗余问题,使用稀疏自编码器（SAE）对敏感退化特征集进行融合降维,得到低维的融合敏感退化特征集。其次通过确定轴承的退化起始点将轴承的全寿命周期分为健康阶段和退化阶段。然后利用双向门控循环单元（BiGRU）建立融合敏感退化特征与滚动轴承健康指示器之间的映射关系,最后再根据健康指示器与剩余使用寿命之间的对应关系计算得到滚动轴承的预测剩余使用寿命。接着为了充分发挥深度学习算法的优势,针对提取退化特征需要大量信号处理专业知识的问题,利用卷积神经网络（CNN）强大的特征提取能力,对滚动轴承振动信号中所包含的深层退化特征进行自动提取。然后将深层退化特征输入BiGRU模型中构建滚动轴承的健康指示器,最后得到轴承的预测剩余使用寿命。最后在PHM2012数据集和XJTU-SY数据集上对本文所提出的剩余使用寿命预测方法进行了验证,并将预测结果与采用其他几种常用预测模型得到的预测结果进行对比,结果表明BiGRU模型对滚动轴承退化起始点和剩余使用寿命的预测误差更小。同时在样本数据较少的XJTU-SY数据集中,利用CNN进行特征提取得到的剩余使用寿命预测误差小于使用融合敏感退化特征得到的剩余使用寿命预测误差。而在样本数据较多的PHM2012数据集中得到了相反的结果,这说明由于用于特征提取的CNN模型需要使用大量的训练数据来进行训练才能有一个较好的性能,所以基于CNN特征提取和BiGRU的剩余使用寿命预测方法更适合于大量样本数据的情况。
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