摘要
本申请公开了一种轴承剩余寿命预测方法、设备及介质,涉及轴承寿命预测领域,方法包括:对目标轴承的振动信号时间序列进行特征提取得到时域特征,基于鲁棒性、单调性及预测性进行时域特征筛选、特征权重赋值并进行加权计算得到待用特征向量;采用偏最小二乘法对待用时域特征集合及待用特征向量集合进行多元回归运算以实现特征融合,得到综合退化特征量;基于各振动信号时间序列对应的综合退化特征量,采用预设指数模型进行预测模型构建,并采用贝叶斯更新、期望最大化算法对预测模型进行参数更新及估计,采用强跟踪滤波算法进行预测误差纠正,以得到轴承剩余寿命预测结果。本申请可提高轴承剩余寿命预测的精度。
技术关键词
时域特征
轴承剩余寿命预测
退化特征
强跟踪滤波算法
期望最大化算法
鲁棒性
偏最小二乘法
预测误差
变量
序列
轴承寿命预测
数据
信号
指数
处理器
参数
计算机设备
信息熵
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混凝土界面
深度学习技术
预警方法
信号
声发射传感器
数字孪生模型
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时域特征
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多模态数据融合