本文選題：不同退化階段狀態(tài)空間模型　切入點(diǎn)：滾動(dòng)軸承　出處：《北京化工大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為解決滾動(dòng)軸承全壽命數(shù)據(jù)有限及物理模型難以建立的問題,提出一種基于狀態(tài)監(jiān)測信息和滾動(dòng)軸承退化物理模型的壽命預(yù)測方法。首先對(duì)Paris公式及Foreman公式進(jìn)行改進(jìn),建立滾動(dòng)軸承不同退化階段狀態(tài)空間模型,并將已知的滾動(dòng)軸承物理數(shù)據(jù)及運(yùn)行狀態(tài)信息輸入模型,利用最小二乘法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整;然后利用粒子濾波算法對(duì)滾動(dòng)軸承后期運(yùn)行趨勢進(jìn)行遞推預(yù)測;最后運(yùn)用滾動(dòng)軸承全壽命數(shù)據(jù)對(duì)所提方法進(jìn)行驗(yàn)證,并將預(yù)測結(jié)果與單一狀態(tài)空間模型及Gamma模型預(yù)測結(jié)果對(duì)比,結(jié)果表明該方法預(yù)測準(zhǔn)確率更高,具有較強(qiáng)的實(shí)用性。
[Abstract]:In order to solve the problem of the limited life data of rolling bearing and the difficulty of establishing physical model, a life prediction method based on state monitoring information and physical model of rolling bearing degradation is proposed. Firstly, the Paris formula and Foreman formula are improved. The state space model of rolling bearing in different degradation stages is established, and the known physical data and running state information of rolling bearing are input into the model, and the parameters of the model are adjusted by least square method. Then the particle filter algorithm is used to predict the running trend of rolling bearing in the later stage, and finally, the whole life data of rolling bearing is used to verify the proposed method, and the prediction results are compared with the prediction results of single state space model and Gamma model. The results show that this method has higher prediction accuracy and better practicability.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院故障診斷與自愈工程研究中心;中國科學(xué)院高能物理研究所;中國石油塔里木油田分公司;
【基金】：國家“863”計(jì)劃(2014AA041806)
【分類號(hào)】：TH133.33

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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