[发明专利]一种滚动轴承剩余寿命在线预测方法及系统有效
| 申请号： | 201811348544.1 | 申请日： | 2018-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN109460618B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 袁烨;马贵君;程骋;周倍同 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/17 | 分类号： | G06F30/17;G06F18/22;G01M13/04;G06F119/04 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智;曹葆青 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命的在线预测方法，在滚动轴承从健康状态运行到损坏状态这一过程，提取轴承运行过程的原始信号样本和对应的退化能量指标，将运行原始信号样本作为五层卷积神经网络模型输入，将退化能量指标作为卷积神经网络模型输出，训练得到退化能量状态模型；实时采集待测滚动轴承的运行原始信号；将待测滚动轴承的运行原始信号输入退化能量状态模型，估算得到退化能量指标；进而利用估算的能量退化指标预测待测滚动轴承的剩余寿命。本发明的预测过程仅需采集轴承原始运行信号，无须提取和筛选特征，克服了现有技术采用特征提取、特征筛选和回归预测的方式存在特征提取困难、精确度受限的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 滚动轴承 剩余 寿命 在线 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种滚动轴承剩余寿命的在线预测方法，其特征在于，所以方法包括离线训练步骤和在线预测步骤：所述离线训练步骤为：在滚动轴承从健康状态运行到损坏状态这一过程，提取轴承的运行原始信号样本和对应的退化能量指标，将运行原始信号样本作为五层卷积神经网络模型输入，将退化能量指标作为卷积神经网络模型输出，训练得到退化能量状态模型；所述在线预测步骤为：实时采集待测滚动轴承的运行原始信号；将待测滚动轴承的运行原始信号输入退化能量状态模型，估算得到退化能量指标；进而利用估算的能量退化指标预测待测滚动轴承的剩余寿命。
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