摘要
一种基于服役过程振动演化分析的滚动轴承振动行为预测方法及系统,包括:辨识服役过程演化阶段特征;对轴承接触表面劣化和振动行为演化进行关联分析;根据获得的服役过程振动行为演化模型构建基于ARIMA‑LSTM算法的振动行为预测。基于轴承振动行为在服役过程中演化规律提出了一种综合表征轴承振动演化行为的H1和一种适用于预测轴承在不同阶段振动行为方法。相较于通过机器学习直接获取的H1,本发明的H1是在分析轴承服役过程振动行为演化的阶段性特征基础上实现,对轴承演化过程描述更加准确。本发明所提出的振动行为预测方法较好地处理了轴承服役过程不同阶段演化特征不同所引起的预测准确性差、适用性不广的问题,具有较强的工程实用价值。
技术关键词
LSTM算法
格兰杰因果关系
演化特征
分析模块
加速度
多源特征
ARIMA模型
阶段
特征值
样本
滚动轴承
分析轴承
估计误差
特征信息融合
工程实用价值
数据融合方法
控制模块