基于特征融合的多阶段滚动轴承剩余寿命预测方法

本发明公开了基于特征融合的多阶段滚动轴承剩余寿命预测方法，从轴承振动信号中提取时域、频域、时频域特征，基于相关性和单调性对提取特征进行初筛，去除不明显特征，然后基于最大相关最小冗余算法获取优选特征数据集；利用获取的优选特征数据集，基于主成分分析，对特征数据集进行特征融合，使用获取的第一主成分作为健康指标，降低特征维度的同时消除特征之间的相关性；基于拉依达3σ准则，将轴承退化划分为正常阶段和退化阶段；在退化阶段使用剩余寿命预测模型实现RUL预测。提升寿命预测精度；且操作简单有效，减少了预测性能浪费，弥补了全程寿命预测的不足；同时提出了剩余寿命预测模型，提升了预测准确度。