【摘 要】
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本文提出了一种基于粒子滤波的滚动轴承寿命预测方法。该方法主要包括特征指标提取和剩余寿命预测两个步骤。在特征指标提取部分,首先从轴承原始振动信号中提取大量特征指标,
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室;
【基金项目】
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国家优秀青年科学基金(51222503);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-11-0421);陕西省自然科学基础研究计划项目(2013JQ7011);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012jdgz01)
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本文提出了一种基于粒子滤波的滚动轴承寿命预测方法。该方法主要包括特征指标提取和剩余寿命预测两个步骤。在特征指标提取部分,首先从轴承原始振动信号中提取大量特征指标,然后经过特征分类、特征选择和加权融合最终获得新的特征指标一分类选择加权融合指标(Classifying Selection and Weighting Fusion Indicator,CSWF)。在剩余寿命预测部分,采用Paris-Erdogan模型来描述轴承的衰退趋势,模型参数首先经最小二乘拟合进行初始化,然后采用粒子滤波对其进行更新,模型参数确定之后,轴承剩余寿命由模型递推预测得到。采用轴承加速寿命实验数据对提出的方法进行验证,将CSWF和寿命预测结果分别与原始特征和自适应神经模糊推理系统的寿命预测结果进行对比,结果表明该方法更适合于滚动轴承的寿命预测。
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