固体润滑滚动轴承是空间运动机构的关键零部件,卫星、空间站等空间飞行器的机械部件能否正常运转、实现预定功能和达到预期寿命,在很大程度上取决于飞行器内各机械部件中滚动轴承的性能、寿命和可靠性。由于空间在轨环境中无法获取轴承运行状态信息,亟需在地面模拟空间环境下开展滚动轴承鉴定试验,即完全试验与截尾试验,来评估和预测滚动轴承的寿命,建立高可靠长寿命滚动轴承基础数据库,从大量候选滚动轴承中筛选最优寿命轴承安装到空间飞行器中。目前模拟空间环境下固体润滑滚动轴承寿命状态监测手段有摩擦力矩测试和温度测试,但是,摩擦力矩、温度包含轴承寿命特征信息单一、对轴承正常寿命阶段性能退化不敏感,不能有效反映滚动轴承性能的退化。振动测试作为模拟空间环境下固体润滑滚动轴承寿命状态监测的一个手段逐渐得以关注,在固体润滑滚动轴承的寿命表征和预测方面具有很好的潜力。一方面,相比于轴承典型故障或早期故障状态,轴承有效寿命阶段内的振动特征更为微弱;另一方面,模拟空间环境的设备(如真空泵)运行,以及狭小空间内多组轴承的同时试验,导致实测轴承振动信号受到强烈的环境噪声干扰,因此,在强噪声干扰下提取滚动轴承微弱特征就更加困难。模拟空间环境下轴承采用轴向定位加载方式时,随着轴承磨损,间隙加大,轴向负载发生变化;由于真空室容量限制,难以实施电机转速的闭环控制,轴承转速不稳定;轴承振动特征受工况(转速和载荷等因素)的影响十分明显,导致变工况下滚动轴承退化趋势性特征难以提取。由于地面模拟空间环境试验条件苛刻,轴承寿命试验需要投入大量的人力、物力,目前只能获取部分工况下的有限样本,小子样条件下精确寿命预测模型的构建是需要解决的难题。模拟空间环境下滚动轴承寿命试验的这些特点导致基于振动分析的滚动轴承寿命状态表征和预测具有很大挑战性。论文针对模拟空间环境下滚动轴承寿命振动谱表征与预测的难题,开展自适应信号分量分离的滚动轴承微弱特征提取、变工况下滚动轴承退化趋势性特征提取、小子样条件下精确寿命预测模型构建等研究,具体研究内容如下:1)针对强噪声干扰下滚动轴承微弱特征提取的难题,提出了自适应信号分量分离的滚动轴承微弱特征提取方法。分析并确立模拟空间环境下滚动轴承振动信号噪声主要包括测试系统噪声、模拟空间环境设备以及其它轴承试验台运行而引入的环境干扰;利用一组通带部分重叠带通滤波器组对信号进行滤波,提出了最大谱峭度最小冗余准则用于能量占优滤波信号分量的选取;根据经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的自适应分解及滤波特性,采用EMD对滤波信号进一步分解,实现自适应信号分量分离;计算含噪轴承振动信号各固有模式函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量与含噪轴承振动信号自身、以及与背景噪声干扰信号IMF分量之间的相关系数,并据此对IMF分量进行筛选和重构,实现强噪声干扰下滚动轴承微弱特征提取。2)针对变工况下滚动轴承退化趋势性特征难以提取的问题,提出了基于幅值标准化和相似性度量的量化特征提取方法。研究转速和负载因素对轴承振动信号的影响,通过幅值标准化降低转速、负载不同导致的振动信号幅值差异;结合时频分析在信号局部特征信息挖掘方面的优势,提出了两种时频域特征提取方法——基于频带分析技术的特征提取和时频表示特征约简的特征提取;构建基于相似性度量的滚动轴承退化量化特征指标,实现变工况下轴承状态的同尺度表征以及滚动轴承退化趋势性特征提取。3)针对小子样条件下精确寿命预测模型构建的问题,提出了融合截尾样本的优化多核最小二乘支持向量机的滚动轴承寿命预测方法。模拟空间环境下,受试验周期限制,只能对少量轴承做全寿命试验,更多的轴承需做定时截尾试验。针对少量轴承的全寿命样本,提出了多尺度变异粒子群优化多核最小二乘支持向量机的滚动轴承寿命预测方法。针对更多轴承的截尾样本,为利用截尾样本中的有效退化信息,建立基于函数型主成分分析的特征量趋势模型,提出基于相似性度量的截尾样本寿命值估计方法,构建融合截尾样本的滚动轴承寿命预测模型,提高模拟空间环境下滚动轴承寿命预测精度。4)结合模拟空间环境下滚动轴承寿命试验特点,开发了一套固体润滑滚动轴承寿命预测系统,实现振动信号采集、基本信号分析处理、特征提取、寿命预测和管理维护等功能,实现固体润滑滚动轴承寿命评估和预测,从而筛选出最优寿命轴承。所研发的系统成功应用于模拟空间环境下固体润滑滚动轴承寿命评估和预测。文章最后对本文的工作进行了总结,并展望下一步的研究方向。