【摘 要】
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滚动轴承是旋转机械设备中关键零部件之一,在不同工业领域中应用广泛。但在实际工作中轴承工况不断变化导致大量有标签数据获取困难,同时传统寿命预测方法存在健康指标难以构建及寿命预测误差大的不足。因此,能够准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对工业生产具有重大意义。本文针对不同工况滚动轴承剩余使用寿命预测提出一种方法,该方法分为状态识别与寿命预测两部分。状态识别方面:提出基于深度模型迁移的滚动轴承状态识别方法。
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滚动轴承是旋转机械设备中关键零部件之一，在不同工业领域中应用广泛。但在实际工作中轴承工况不断变化导致大量有标签数据获取困难，同时传统寿命预测方法存在健康指标难以构建及寿命预测误差大的不足。因此，能够准确预测滚动轴承的剩余使用寿命对工业生产具有重大意义。本文针对不同工况滚动轴承剩余使用寿命预测提出一种方法，该方法分为状态识别与寿命预测两部分。
状态识别方面:提出基于深度模型迁移的滚动轴承状态识别方法。该方法首先对滚动轴承全寿命周期信号提取均方根值并进行归一化处理，引入自下而上时间序列分割算法并通过变异系数和变化率确定特征序列最佳分段数为正常期、退化期和衰退期。然后选择某种工况滚动轴承全寿命周期信号作为源域，其他工况非全寿数据作为目标域，对源域及目标域数据进行快速傅里叶变换且源域数据标记状态信息。将源域数据输入到改进全卷积神经网络中进行深度特征提取及训练，得到预训练模型。提出将预训练模型的梯度作为一种“特征”与传统预训练模型特征一起参与目标域网络训练过程以达到迁移的目的，建立状态识别模型并获得状态识别概率。实验结果证明，所提方法对不同工况轴承数据进行状态识别时可获得较高的准确率，且不要求目标域数据具有标签。
剩余寿命预测方面:提出在状态识别的基础上引入状态概率估计法实现剩余寿命预测。该方法首先获取源域滚动轴承振动数据不同退化状态的驻留时间，同时确定每种退化状态所对应的剩余使用寿命。然后获取状态识别模型中每种退化状态的概率，结合状态概率估计法及不同退化状态的驻留时间得到轴承当前时间点的剩余使用寿命。实验结果证明，所提基于状态识别概率及状态概率估计法的滚动轴承寿命预测方法无需构建健康指标，同时具有较小的预测误差，预测误差为19.37％，且多数轴承为超前预测。
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