基于EMD和邏輯回歸的軸承性能退化評估與剩余壽命預測.pdf

1、隨著工業(yè)和科學技術的進步和發(fā)展，機電系統(tǒng)逐步走向智能化、高效化和精密化。滾動軸承在很多機電系統(tǒng)中擔當著承載和傳遞動力的關鍵性作用。滾動軸承一旦出現(xiàn)突發(fā)性故障，不僅嚴重影響設備的生產(chǎn)效率，甚至可能造成操作員工的傷亡。因此，及時掌握滾動軸承的性能退化狀況、預測出滾動軸承的剩余壽命、合理安排滾動軸承維修更換計劃，對于保障機電設備的正常運轉和降低滾動軸承的維護成本具有相當重大的意義。
　　軸承的全壽命周期中，從早期故障到最終完全失效，中間

2、要經(jīng)歷加深、磨平、惡化的過程。如果在這個過程中，能夠有效地監(jiān)測和評估軸承的性能退化程度，甚至預測到軸承的剩余正常使用壽命，那就可以根據(jù)當前的狀況安排軸承的保養(yǎng)和維修，從而保障軸承的安全可靠和設備的良好運行。
　　本文以滾動軸承為研究對象，根據(jù)經(jīng)驗模態(tài)分解算法對滾動軸承的振動信號進行特征提取，以邏輯回歸作為評估模型，定量評估滾動軸承的性能退化狀況，并運用自回歸移動平均模型和灰色模型實現(xiàn)對滾動軸承的信號特征值和剩余壽命預測。主要內(nèi)容為

3、：
　　1．建立軸承的性能退化評估模型。隨機選取軸承正常狀態(tài)下和失效狀態(tài)下的若干組數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)驗模態(tài)分解方法計算振動信號本征模函數(shù)作為特征向量。以訓練樣本建立邏輯回歸模型，獲取模型參數(shù)。
　　2．進行軸承的性能退化評估及結果驗證。提取待測軸承的振動信號特征向量作為測試樣本，將測試樣本輸入已建立的評估模型中，計算待測軸承的性能退化評估指標。然后采用將經(jīng)驗模態(tài)分解（EMD）和包絡解調(diào)相結合的分析方法，對得到的性能退化評估結果進行

4、驗證。
　　3．進行軸承的剩余壽命預測。采用統(tǒng)計分析方法對軸承的振動數(shù)據(jù)或退化指標進行趨勢預測并估算其剩余壽命。（1）取滾動軸承的振動信號數(shù)據(jù)求取振動烈度，以振動烈度時間序列建立自回歸移動平均預測模型，再將檢測數(shù)據(jù)處理后輸入已建立的模型進行軸承的振動數(shù)據(jù)預測。（2）在軸承性能退化評估基礎上，以獲得的評估指標作為退化特征序列來訓練灰色預測模型，再將待測軸承檢測點的評估指標作為輸入，通過已建立的灰色模型來計算軸承未來時間點的性能退化指