基于在線監(jiān)測(cè)信息的機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件壽命預(yù)測(cè)方法研究.pdf

1、隨著工業(yè)的發(fā)展，機(jī)械設(shè)備與人類的關(guān)系越來(lái)越密切。更精密、更復(fù)雜的機(jī)械設(shè)備在為人類的生產(chǎn)生活帶來(lái)便利的同時(shí)，也為設(shè)備的健康管理提出了新的挑戰(zhàn)。設(shè)備一旦失效，就會(huì)直接影響整個(gè)機(jī)械系統(tǒng)的正常工作，甚至引起惡性事件的發(fā)生，造成生命和財(cái)產(chǎn)的嚴(yán)重?fù)p失。
　　機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件的壽命研究是設(shè)備健康管理的重要內(nèi)容之一，本文基于在線監(jiān)測(cè)信息，對(duì)機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵部件的壽命預(yù)測(cè)方法進(jìn)行研究，主要內(nèi)容如下：
　?。?）機(jī)械設(shè)備零部件故障機(jī)理是本文研究的

2、理論基礎(chǔ)，首先研究了輸出參數(shù)與損傷的關(guān)系，并對(duì)故障的特性和演化規(guī)律做了分析。分別研究了機(jī)械設(shè)備關(guān)鍵零部件—滾動(dòng)軸承和齒輪常見(jiàn)的失效形式，并利用仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)故障狀態(tài)進(jìn)行分析。利用均方根對(duì)不同故障進(jìn)行分析，同時(shí)針對(duì)傳統(tǒng)可靠性評(píng)估方法對(duì)個(gè)體評(píng)估不足的問(wèn)題，提出了一種研究零部件故障狀態(tài)可靠度的方法。
　?。?）針對(duì)單一特征指標(biāo)不能良好地表征零部件運(yùn)行狀態(tài)的問(wèn)題，提出了一種基于小波消噪、特征提取和多維特征融合的方法。利用小波消噪方法

3、消除零部件狀態(tài)監(jiān)測(cè)信號(hào)中混雜著的各種噪聲信息。在時(shí)域、頻域和時(shí)頻域提取加速度信號(hào)的多維特征?；谥鞒煞址治龇椒ㄟM(jìn)行多維特征融合，得到零部件性能退化特征指標(biāo)。該方法解決了零部件性能退化趨勢(shì)難以表征的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了利用最小的特征，最大化的表征零部件的狀態(tài)信息。
　?。?）研究零部件的退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)。為實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)模型有更好的預(yù)測(cè)能力，提出了基于最小二乘支持向量機(jī)、粒子群算法和誤差累積和方法的零部件性能退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型；針對(duì)剩余壽命預(yù)