本文關鍵詞：考慮突變狀態(tài)檢測的齒輪實時剩余壽命預測　出處：《振動與沖擊》2017年21期 　論文類型：期刊論文

  更多相關文章： 剩余壽命預測 狀態(tài)空間建模 卡爾曼濾波 突變狀態(tài)檢測 模型修正

【摘要】：為解決齒輪疲勞退化過程中狀態(tài)突變后剩余壽命難以準確預測問題,提出一種考慮退化突變點檢測與剩余壽命預測相關聯(lián)的齒輪疲勞實時剩余壽命預測新方法。針對齒輪磨損退化過程建立狀態(tài)空間預測模型,利用接收到的齒輪實時監(jiān)測振動信息實時更新模型參數(shù),同時對退化過程中的突變狀態(tài)點進行檢測,并根據(jù)突變點所提供的壽命信息采用卡爾曼前向濾波及平滑算法結合期望最大化參數(shù)估計算法在濾波的同時不斷對狀態(tài)空間模型參數(shù)進行修正,改變退化突變后的濾波效果,進行實時狀態(tài)預測與壽命估計。運用齒輪疲勞壽命試驗臺的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)對預測模型進行驗證,結果表明利用突變點信息對預測模型進行修正后可以更快的對系統(tǒng)的動態(tài)變化進行跟蹤,提高預測齒輪退化狀態(tài)及實時剩余壽命的準確度。
【作者單位】： 太原科技大學工業(yè)與系統(tǒng)工程研究所;中北大學計算機與控制工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61573250) 山西省青年科技研究基金(201601D021065;201601D021082) 太原科技大學校博士啟動基金(20152022)
【分類號】：TH132.41
【正文快照】： 齒輪是如汽輪機、離心壓縮機、風機等工業(yè)部門中應用最為廣泛的旋轉(zhuǎn)機械設備傳動系統(tǒng)中的關鍵部件。齒輪嚙合受力情況較為復雜,在變工況、變載荷的情況下運行,更容易發(fā)生故障。當齒輪發(fā)生斷齒、齒面疲勞、膠合等故障時,常常會引起整個機械設備災難性的破壞[1]。同時隨著信息傳

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本文編號：1326196