采用改进回归型支持向量机的滚动轴承剩余寿命预测方法

为准确评估滚动轴承运行状态、预测其性能退化趋势以及剩余寿命,提出一种改进回归型支持向量机(SVR)的滚动轴承寿命预测方法。提取轴承信号的时域和时频域特征,通过主成分分析(PCA)方法将特征指标融合成一个归一化综合指标来表征轴承运行状态;利用特征指标和综合指标构建训练和预测向量数据集,结合差分进化灰狼群算法(DEGWO)确定最优惩罚参数和径向基函数(RBF)核参数并构建回归型支持向量机模型;将预测数据集输入到DEGWO算法优化的SVR模型中得到轴承状态评估指标的预测值,实现轴承剩余寿命的预测。利用IEEE PHM 2012数据集验证所提方法的有效性,并将其结果与灰狼群算法(GWO)优化的SVR、网格搜索算法(GSA)优化的SVR和长短期记忆神经网络(LSTM)模型所得结果进行对比分析。仿真结果表明：与其他方法相比,采用所提方法得到的轴承剩余寿命预测均方误差分别降低了44.74%、66.67%、77.27%,决定系数则分别提高了7.25%、20.72%、11.94%,该结果说明了所提方法在轴承剩余寿命预测应用方面的优越性。     

基于互信息的主成分分析结合支持向量回归的滚动轴承剩余寿命预测研究

滚动轴承作为旋转机械设备中的关键部件,影响着设备的可靠性运行。为了智能开展设备维护工作,提高设备的运转效率,提出一种基于互信息（mutual information,MI）的主成分分析（principal component analysis,PCA）（MI-PCA）结合支持向量回归（support vector regression,SVR）的滚动轴承剩余寿命预测方法。首先利用小波包降噪算法剔除原始振动信号中的异常数据点和噪声,并基于降噪数据提取其时域、频域和时频域特征;然后结合特征与剩余寿命的互信息值进行特征筛选,再通过PCA降维算法获得可表征轴承退化状态的敏感特征,用于SVR的输入;最后构建并训练SVR剩余寿命预测模型,并将其应用于滚动轴承全寿命试验数据。试验结果表明与基于MI和基于PCA的SVR回归预测模型（MI-SVR模型、PCA-SVR模型）相比,基于MI-PCA的SVR模型具有更高的预测精度（预测精度可达97%）,能够实现滚动轴承剩余寿命的精准预测,为开展及时有效的设备维护工作提供了决策依据。     

基于不同退化阶段状态空间模型及粒子滤波的滚动轴承寿命预测

为解决滚动轴承全寿命数据有限及物理模型难以建立的问题,提出一种基于状态监测信息和滚动轴承退化物理模型的寿命预测方法。首先对Paris公式及Foreman公式进行改进,建立滚动轴承不同退化阶段状态空间模型,并将已知的滚动轴承物理数据及运行状态信息输入模型,利用最小二乘法对模型参数进行调整;然后利用粒子滤波算法对滚动轴承后期运行趋势进行递推预测;最后运用滚动轴承全寿命数据对所提方法进行验证,并将预测结果与单一状态空间模型及Gamma模型预测结果对比,结果表明该方法预测准确率更高,具有较强的实用性。     

基于DBN-LSTM的滚动轴承剩余寿命预测模型

针对滚动轴承退化数据的复杂性和传统的寿命预测方法不能充分利用数据的相关性从而导致预测精度不高的问题,提出了一种基于融合深度置信神经网络（deep belief neural , DBN）和长短时记忆神经网络（long-short term memory , LSTM）的剩余寿命预测模型。该模型首先采用带通滤波降噪对滚动轴承振动数据进行去噪,然后依据均方根特征和峭度特征在轴承全寿命周期内的趋势图确定模型的预测起始点;其次利用优化后的4层DBN网络完成深度特征提取并用于LSTM的训练与测试。通过轴承全寿命周期试验证明提出模型的可靠性,并且与传统LSTM、BP(back propagation)神经网络和DBN-BP模型的预测结果进行对比,验证了本文模型的有效性。     

数字孪生驱动的小样本旋转机械剩余寿命预测

针对小样本数据下旋转机械剩余使用寿命难以准确预测的问题，提出一种数字孪生驱动的旋转机械健康因子构建及剩余使用寿命预测方法。通过融合卷积自编码器与Weibull分布构建数据驱动的旋转机械退化行为模型。使用旋转机械早期退化信号训练卷积自编码器，使其学习到早期退化信号模式；使用卷积自编码器对测试信号进行重构并计算重构误差，将重构误差映射到[0,1]区间作为健康因子，根据健康因子拟合Weibull可靠度函数并预测旋转机械剩余使用寿命；在旋转机械持续运行过程中基于实时数据重复上述步骤，实现旋转机械剩余寿命的实时更新。在PHM2012公开数据集上的测试结果表明：所提方法可以在不需要末期退化信号的前提下预测轴承剩余寿命，预测结果明显高于现有报道的各类方法，均方根误差和平均绝对百分比误差分别为938.8 s与42.62%。在巴斯夫新材料有限公司某自动化测试系统数字孪生预测性维护平台的应用案例表明，所提方法具有实际工业场景下小样本旋转机械寿命预测的可行性。     

基于跨域均值逼近的轴承剩余使用寿命预测

由于轴承退化数据较少及不同工况之间轴承数据分布差异较大,实现在一个轴承上训练的剩余寿命预测模型,能够预测其他同一工况或不同工况不同轴承的剩余使用寿命,是一个待解决的难题。本文提出基于跨域均值逼近的联合分布自适应轴承剩余使用寿命预测方法,首先,对轴承原始振动信号数据进行归一化处理;其次,通过投影矩阵将源域和目标域数据映射到一个低维公共特征子空间中,利用基于跨域均值逼近的联合分布自适应方法对源数据和目标轴承数据进行领域适配;最后,利用门控循环单元对轴承剩余使用寿命进行预测。在IEEE PHM Challenge 2012数据集上进行多组迁移实验,结果表明,所提方法在同一工况或不同工况下不同轴承间有良好的预测精度。     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法简

针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归（Gaussian process regression,GPR）方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。     

锂离子电池剩余寿命间接预测方法

针对锂离子电池在线剩余寿命预测时容量难以直接测量以及预测表达的不确定性等问题,提出一种利用锂离子电池充放电监测参数构建剩余寿命预测健康因子的方法框架,实现了锂电池健康状态的表征,同时利用高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)方法给出剩余寿命预测的不确定性区间,从而构建了锂离子电池在线剩余寿命预测的方法体系。基于NASA锂离子电池数据集和卫星锂离子试验数据的剩余寿命预测验证和评估实验,表明本文提出的方法框架可以很好地支撑电池在线剩余寿命预测的应用,具备较好的电池剩余寿命预测精度和不确定性管理能力。     

基于灰色理论的海底管道腐蚀剩余寿命预测方法

以灰色理论的基本模型为基础,探讨了灰色模型的改进方法.分析了海底管道腐蚀因素与腐蚀量之间的规律以及应用灰色理论进行剩余寿命预测的可行性.提出了基于灰色理论的海底管道剩余寿命预测方法.利用灰色理论预测腐蚀海底管道剩余寿命的步骤主要包括:最小允许厚度的确定,腐蚀速率的预测以及剩余寿命预测.利用该方法,可以在测量数据很少的情况下预测海底管道的剩余寿命.     

基于数据融合与GRU的航空发动机剩余寿命预测

针对深度学习构造复合健康指标可解释性差,预测结果难以量化发动机剩余寿命预测中的不确定性问题,提出一种基于数据融合与门控循环单元(GRU)的航空发动机剩余寿命预测方法。首先,将多源传感器数据加权融合构造一维复合健康指标;然后,利用Bootstrap方法对一维复合健康指标进行有放回抽样,获取n组发动机退化特征样本;最后,利用一维复合健康指标和n组发动机退化特征样本构建“n+1”个基于GRU的剩余寿命预测模型,实现对航空发动机剩余寿命的区间预测。为证明所提方法的可行性和优越性,采用涡扇发动机退化数据集(C-MAPSS)的数据进行实验,得到的均方根误差为15.825 4,评分函数值为344.210 5。结果表明,该方法不仅能获得较好的预测效果,还能有效解决深度学习在发动机剩余寿命预测中存在的缺陷。     

大数据背景下相似性设备剩余寿命预测研究进展

剩余寿命预测是设备故障预测与健康管理的重要组成部分,准确预测设备剩余寿命将有助于决策者及时制定维修策略,避免巨额的失效损失。随着物联网和大数据技术的发展,实时监控设备的运行状态变得越来越便利,为改进和发展设备剩余寿命预测方法奠定了坚实基础。基于相似性的设备剩余寿命预测方法不需要假设设备退化模型,而是通过大数据分析设备间运行状态的相似性进行预测,具有很高的预测精度和强鲁棒性。本文从健康指标构建、相似性度量选取、数据融合等方面,对基于相似性的设备剩余寿命预测方法进行了梳理总结,分析比较了相应性质。文章最后对基于相似性的设备剩余寿命预测方法的未来研究方向进行了探讨。     

基于数据驱动的锂离子动力电池剩余使用寿命预测方法综述

准确预测锂离子动力电池的剩余使用寿命(remaining useful life, RUL),确保相关行业和设施的可靠性和安全性具有重要意义。数据驱动方法仅通过实验数据总结电池性能参数变化规律从而预测电池剩余寿命,突破了传统基于模型方法精度低、难以建模、通用性差的局限。首先针对基于数据驱动的锂离子动力电池寿命预测的研究进行分析,归纳总结出锂离子动力电池寿命预测建模思路。其次,分类阐述了各种基于数据驱动的预测方法,并对其优缺点进行了分析。最后,给出了锂离子动力电池剩余寿命预测的发展趋势。     

多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命预测方法

针对统计数据驱动方法中多变量无法建立退化模型的问题,提出了一种多源统计数据驱动的航空发动机剩余寿命(RUL)预测方法。建立了基于欧氏距离的航空发动机监测信息融合模型,综合多源监测数据以量化发动机健康状态退化过程;构建了基于非线性漂移维纳过程的航空发动机退化模型,推导发动机剩余寿命概率密度函数解析式,实现对发动机剩余寿命的估计。选取C-MAPSS数据集进行仿真实验,结果表明,与已有研究结果相比,所提方法预测结果在确定系数和惩罚得分两项均有所改进。该方法可为其他非线性退化系统的RUL预测提供一定的参考。     

采用EEMD-KPCA处理的IHHO-LSSVM滚动轴承寿命预测模型

为提高滚动轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于集合经验模态分解-核主成分分析(EEMD-KPCA)和改进的哈里斯鹰优化-最小二乘支持向量机(IHHO-LSSVM)的滚动轴承剩余寿命预测模型.首先,使用集合经验模态分解方法对原信号进行分解,根据相关系数和峭度值选取合适的本征模态函数进行重构;然后,提取时域、频域、小波包能量谱等指标,并用核主成分分析,选取累计贡献率大于85%的主成分作为轴承退化性能指标;建立最小二乘支持向量机寿命预测模型,针对模型参数,提出一种改进的哈里斯鹰优化算法,并在新算法基础上设计新的能量周期性递减调控机制.采用轴承全寿命实验数据进行验证,结果表明:该方法提取的轴承性能评估指标能够更全面地表征轴承性能退化情况,建立的模型具有良好的预测效果.     

基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法

针对加工中心刀具剩余寿命预测的实际需求,提出了一种基于信息融合的刀具剩余寿命在线预测方法.通过在加工中心主要功能部件上安装传感器,实时采集加工中心运行过程中的动态信号,经信号预处理和特征参数提取,采用皮尔逊相关系数和残差分析相结合的方法进行特征降维,获得最优的特征参数集.建立基于自适应神经模糊推理系统的刀具剩余寿命预测模型,在线预测刀具剩余寿命.实例分析结果显示:该预测方法的预测结果平均准确率为95.21%,可以满足实际需求.同时,将该预测方法与BP神经网络及其变异模型进行了对比,发现该预测方法预测精度更高.     

基于迁移学习的轴承剩余使用寿命预测方法

针对目前大多数基于人工智能的轴承剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测方法不能很好地预测不同工况下轴承剩余寿命的问题,提出了一种基于迁移学习的寿命预测方法,对不同工况下的轴承进行剩余寿命预测.对采集的轴承原始振动信号进行傅里叶变换得到频域信号,以卷积神经网络和长短时记忆网络作为特征提取器对轴承频域信号进行特征提取并挖掘数据之间的时序信息,采用全局和局部域适应相结合的方法降低不同工况下轴承数据的分布差异.通过现有多种工况下轴承运行数据验证了该方法的有效性.与传统深度学习模型相比,所提方法提高了不同工况下轴承RUL预测精度.     

基于多元劣化失效的综合传动剩余寿命预测

为实现多元劣化失效模式下的综合传动装置剩余寿命预测,并减少不同劣化失效模式间的相关关系不明确性和劣化监测数据的方差时变性对预测准确性的影响,达到对装置剩余寿命的准确预测与视情维护策略的合理制定的目的,提出了一种基于多元劣化失效的综合传动装置劣化建模与剩余寿命预测方法.定义了基于随机过程首中时间的装置剩余寿命的概念,实现了多元劣化失效模式相关性未知情况下的装置整机剩余寿命预测.实验研究结果表明:该方法得到的装置剩余寿命预测结果具有较小的相对误差,与综合传动装置的真实剩余寿命更为接近,能够客观描述装置的性能劣化规律,有利于深入了解综合传动装置的失效机理和规律,为综合传动装置视情维护策略的合理制定提供了基础.     

考虑不确定测量的惯性平台剩余寿命自适应预测

针对现有剩余寿命预测方法未考虑测量误差引起的不确定性,且存在预测不确定性大的问题,提出了一种基于Wiener过程的退化过程建模方法,并将测量的不确定性考虑到剩余寿命预测中,推导出了剩余寿命的概率分布。为了实时更新模型参数,利用Kalman滤波算法实时估计Wiener过程中的漂移系数,并利用期望最大化算法实时估计其它相关参数。以某型号惯性平台的退化测量数据为例,进行了实验验证,结果表明,相比其它算法,文中算法能够降低剩余寿命预测的不确定性,提高预测精度。     

双通道深度卷积神经网络的航空发动机剩余使用寿命预测方法

提出了一种基于双通道的深度卷积神经网络方法,用来预测航空发动机剩余使用寿命。该方法在传统卷积神经网络上,应用最大信息系数进行数据降维、卡尔曼滤波进行数据降噪;通过数据切片,将数据片标签设置为最后一个循环的剩余使用寿命,实现数据重构;引入分段和线性剩余使用寿命衰减模型,并给出了寿命衰减起始点判断方法;将寿命衰减前、寿命衰减中2种特征作为双通道网络模型的输入。在NASA涡轮风扇发动机仿真数据集（CMAPSS）上测试结果显示,在测试数据范围较大时,该方法相关指标明显优于其他方法,在航空发动机剩余寿命预测上具有显著优势。     

考虑随机退化和信息融合的剩余寿命预测方法

针对性能退化过程服从Wiener过程的产品,运用贝叶斯统计推断法,提出了一种融合产品现场实测性能退化数据与同类产品常规退化试验信息、历史寿命信息的个体剩余寿命预测方法.建立了基于Wiener过程的产品剩余寿命模型;考虑到个体之间的性能退化差异性,假定Wiener过程参数服从随机分布模型,建立了个体现场实测退化数据下分布参数的贝叶斯估计模型,给出了超参数后验估计公式;分别建立了退化数据和寿命数据下的完全似然函数,构建了基于最大期望算法的超参数先验估计模型;通过实例分析验证了所提方法的正确性和优势,结果表明本方法可有效处理个体现场实测退化信息与同类产品先验信息之间的剩余寿命预测问题.