一种基于Weibull分布的多失效模式下滚动轴承寿命预测方法及系统

一种基于Weibull分布的多失效模式下滚动轴承寿命预测方法及系统，涉及滚动轴承寿命预测技术领域。针对滚动轴承在不同的工作条件下可能面临早期失效、随机失效以及疲劳型失效等多种失效模式导致的寿命离散性大的问题，该方法首先利用随机卷积核二元回归模型确定第一预测时间，并基于此划分失效时间数据，并利用Weibull分布识别多种失效模式；其次，通过粒子滤波(PF)动态更新机制和软重采样技术，改进长短时记忆网络(LSTM)的单元门和隐藏状态，构建粒子滤波和长短时记忆网络(PF‑LSTM)融合预测模型，增强对复杂工况的适应能力；最后，再次利用Weibull分布的概率密度函数与均方误差构建多准则损失函数，综合传统均方误差与Weibull分布的先验知识，进一步提高PF‑LSTM的预测精度。经实验验证，所提方法可实现多失效模式下滚动轴承寿命预测，与传统的LSTM方法相比，平均绝对误差降低13.69％，此外，与CNN‑LSTM模型相比，预测平均得分提升0.169。