[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

摘要

本发明公开了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，该方法首先对回转支承进行全寿命疲劳试验，获取其整个试验周期的多组振动加速度信号监测数据；然后利用聚类经验模态分解(EEMD)将振动信号分解成多个本征模态分量(IMF)，并利用主成分分析(PCA)选择能反应出回转支承性能退化的若干IMF进行信号重构，以达到滤波消噪的目的；接着，将不同时期的多维加速度信号与试验初期的信号进行PCA，得到一维的连续SPE(C-SPE)，并以此反应出多维加速度振动信号的变化情况，再计算出C-SPE的多个时域特征，建立起回转支承的性能退化模型。本方法人工干预过程少，预测结果更接近工程实际。

主权项

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ak(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M1j，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Mnj，将Mnj与M1j进行PCA，以M1j为基础样本得到Mnj的平方预测误差向量SPEnj，求其均值并减去SPE的控制线Scl，得到其差值ERRnj，ERRnj即反应出加速度ak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ERRnj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ERRnj,如前所述，ERRnj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ERRnj最大的h(h∈[1,J])个IMF累加之和占所有ERRnj累加之和的比例超过α时，此h个IMF即作为第n天加速度ak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ak所需要的IMF可能是不同的。为统一加速度ak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ak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ak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ak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,…,aK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。