[发明专利]基于多维数据驱动的大型回转支承剩余寿命在线预测方法

权利要求书

1.一种基于多维数据驱动的大型回转支承剩余寿命在线预测方法，其特征在于，包括获取全寿命疲劳试验振动信号，基于EEMD-PCA的信号分解、消噪及重构，多维振动信号的降维及C-SPE特征的提取，基于C-SPE及时域特征建立回转支承性能退化模型，基于LSSVM剩余寿命预测模型的建立与训练，以及回转支承在线剩余寿命预测方法，其主要步骤如下：

(1)获取多维加速度信号：对全新的回转支承进行满载荷的疲劳寿命试验，直至其完全失效卡死，使用K(K≥4)组加速度传感器采集回转支承内外圈滚道的相对轴向、径向振动信号，保存多维加速度传感器的全寿命试验数据；

(2)EEMD分解：选择一组加速度数据a_k(k∈[1,K])，按照试验的天数N将其分成N段，然后对每段进行EEMD分解，得到N个IMF矩阵，此矩阵的列数J等于分解的IMF的个数，行数I等于此段信号的采样点数；

(3)IMF初步选择：将第1天的IMF矩阵中的第j(j∈[1,J])阶IMF拆分成多维矩阵M_1j，同时将第n(n∈[1,N])天的IMF矩阵中的第j阶IMF拆分成多维矩阵M_nj，将M_nj与M_1j进行PCA，以M_1j为基础样本得到M_nj的平方预测误差向量SPE_nj，求其均值并减去SPE的控制线Scl，得到其差值ERR_nj，ERR_nj即反应出加速度a_k的第n天的第j阶IMF与第一天的同阶IMF之间的差异；需要指出的是，由于白噪声的均匀性，包含大量噪声的高频段IMF在不同时段不会有太大变化，因此其ERR较小，而包含低频有效信息的IMF在性能退化的不同阶段会有较大变化；因此ERR_nj越大，说明此阶IMF越能更好地反应出回转支承性能退化的趋势；

重复以上步骤，将j从1取到J，获取第n天各阶IMF与第1天对应IMF的差异值ERR_nj,如前所述，ERR_nj越大的IMF越能反应出回转支承性能退化趋势，因此更应该作为当天加速度信号重构的IMF。为量化这一过程，设权值为(α∈(0,1))，当ERR_nj最大的h(h∈[1,J])个IMF累加之和占所有ERR_nj累加之和的比例超过α时，此h个IMF即作为第n天加速度a_k的重构元素；

(4)IMF最终确定：由于回转支承性能退化过程中的随机性，如：不同的阶段不同的部件(内圈、外圈或滚珠)产生故障时会产生不同频率的冲击，这使得不同天数里面重构加速度a_k所需要的IMF可能是不同的。为统一加速度a_k重构时使用的IMF，将n从1取到N，重复步骤(3)，得到所有N天内重构加速度a_k所需要的IMF序列，这些IMF序列中会有若干重复出现的，也会有个别偶尔出现的，将出现次数之和占所有IMF序列个数的比例超过α的H(H∈[1,J])个IMF作为回转支承全寿命试验过程中加速度a_k信号重构的依据；

(5)信号降噪与重构：从每天的IMF矩阵中选择步骤(4)中确定的IMF进行累加，便可得到当天的a_k重构信号；需要指出的是，此处重构不仅是选择了能反应回转支承性能退化过程的IMF，更是将背景噪声所在的高频IMF舍去，间接达到了消噪的效果；

(6)多维加速度信号重构：将k从1取到K，重复步骤(2)-(5)，即可获得多维加速度全寿命周期信号的重构信号；

(7)数据降维与特征提取：将每天重构后的a₁,a₂,…,a_K信号组成矩阵，即可得到N个K维的加速度信号矩阵，然后将第n(n∈[1,N])天的矩阵与第1天的矩阵进行PCA，便可以以一维向量SPE反应出K维加速度矩阵相对第1天的变化趋势，既保留了多维数据的特征信息，又达到了降维的目的；将n从1到N计算出的SPE连接起来，便得到回转支承整个寿命周期中的性能退化特征：连续SPE(C-SPE)；

(8)建立回转支承性能退化模型：步骤(7)中建立的C-SPE是不具有频域特性的，因此计算其10个时域指标，并连同C-SPE本身建立起回转支承的性能退化模型；

(9)建立回转支承剩余寿命预测模型：若试验中回转支承的转速是v(r/min)，则当试验进行到第n(n∈[1,N])天时，回转支承已经运行了n×24×60×v转，其剩余寿命为(N-n)×24×60×v转，而第n天的C-SPE及其时域特征已经从步骤(1)-(8)中获得，因此将C-SPE及其时域特征作为输入，将剩余寿命作为输出，便可利用LS-SVM建立起回转支承剩余寿命预测模型；

(10)回转支承在线剩余寿命预测：回转支承剩余寿命预测模型建立后，同型号的回转支承在实际使用时，可将其多维加速度信号进行EEMD分解，然后按照步骤(4)确定的IMF序列进行信号重构，再按照步骤(7)得到当天的C-SPE，计算其时域特征并代入到步骤(9)建立的模型中，便可在线预测回转支承的剩余使用寿命。