[发明专利]一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法

说明书

本发明涉及一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法，属于航空发动机技术领域。一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法，包括如下步骤：通过传感器采集航空发动机滚动轴承的振动信号；对所采集到的振动信号进行时频域分析，得到时域、频域、时频域特征；对时域、频域、时频域特征进行主成分分析，选取合适的特征作为协变量；建立比例危险模型；根据选取的协变量对比例危险模型进行参数估计，得到三参数威布尔分布的比例危险模型；运用三参数威布尔分布的比例危险模型对航空发动机滚动轴承的剩余寿命进行预测。本发明相比现有的技术对航空发动机滚动轴承的剩余寿命预测效果更好，精度更高。

技术领域

本发明涉及一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法，属于航空发动机技术领域。

背景技术

机械设备正广泛应用于人类社会的各个角落，由于时代和科技的进步，机械正向着精确化、自动化方向发展，随着机械运行环境的复杂多变，机械设备的健康管理变得越来越难。航空发动机滚动轴承作为航空发动机关键零部件，它的寿命直接影响到航空发动机的稳定性，因此航空发动机滚动轴承寿命的实时预测一直是航空发动机健康管理的重中之重。为了最大化利用滚动轴承并及时发现其故障，需要通过实时监测的数据对航空发动机滚动轴承健康状况及寿命进行更准确的判断，越是精确地预测航空发动机滚动轴承的寿命，就越是能合理管理更新航空发动机滚动轴承的周期，减少维修更换次数，并节约零件成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法，能更精确地预测滚动轴承的寿命。

技术方案如下：

一种预测航空发动机滚动轴承剩余寿命的方法，包括如下步骤：

步骤S1：通过传感器采集航空发动机滚动轴承的振动信号；

步骤S2：对所采集到的振动信号进行时频域分析，得到时域、频域、时频域特征；

步骤S3：对时域、频域、时频域特征进行主成分分析，选取合适的特征作为协变量；

步骤S4：建立比例危险模型：h(t|Z)＝h₀(t)·ψ(t,Z)，其中h(t|Z)为危险率，h₀(t)为基本危险函数，t表示个体的寿命，Z为伴随变量；

步骤S5：根据选取的协变量对比例危险模型进行参数估计，得到三参数威布尔分布的比例危险模型：其中γ为与变量Z对应的回归系数，β>0和η>0分别是威布尔分布的形状参数和尺度参数，r是威布尔分布的位置参数；

步骤S6：运用三参数威布尔分布的比例危险模型对航空发动机滚动轴承的剩余寿命进行预测：其中E为航空发动机滚动轴承的平均寿命。

进一步地，时域、频域、时频域特征中包括峭度特征和RMS特征。

进一步地，基本危险函数h₀(t)通过如下公式计算：

进一步地，估计回归系数γ、位置参数r、形状参数β和尺度参数η采用最大似然法，构成如下公式：其中使β,η,r,γ的偏导数为0时得到最优参数估计。

一种航空发动机滚动轴承剩余寿命的预测系统，包括一个或多个处理器、计算机可读存储介质和多个传感器；其中传感器安装航空发动机滚动轴承上，计算机可读存储介质中存储多条指令和传感器采集的信号数据，处理器加载计算机可读存储介质中的数据并执行指令按顺序进行上述的步骤。

有益效果：

1)本发明通过三参数威布尔比例危险模型进行航空发动机滚动轴承的剩余寿命预测，相比现有的技术对航空发动机滚动轴承的剩余寿命预测效果更好，精度更高。

附图说明

图1为本发明的整体流程图。