采用改進(jìn)回歸型支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法

徐洲常,王林軍,劉洋,蔡康林,陳正坤,陳保家

(1.三峽大學(xué)水電機(jī)械設(shè)備設(shè)計(jì)與維護(hù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,443002,湖北宜昌; 2.三峽大學(xué)機(jī)械與動(dòng)力學(xué)院,443002,湖北宜昌)

軸承是應(yīng)用于機(jī)械設(shè)備的常見(jiàn)零部件,其運(yùn)行狀態(tài)直接影響機(jī)械設(shè)備的工作進(jìn)程,因此需要采用軸承故障分析與診斷方法對(duì)其進(jìn)行健康監(jiān)測(cè)。近年來(lái),基于模型和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的故障診斷方法被廣泛應(yīng)用于機(jī)械零部件的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估及性能退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)[1-3]?；谀Ｐ偷姆椒ㄊ轻槍?duì)診斷對(duì)象構(gòu)建特定模型來(lái)實(shí)現(xiàn)故障診斷和壽命預(yù)測(cè)。例如,Kundu等構(gòu)建了一種基于主成分分析(PCA)的威布爾加速失效時(shí)間回歸模型[4],用于預(yù)測(cè)軸承的剩余使用壽命。Motahari等采用最近鄰算法改進(jìn)距離評(píng)價(jià)方法并用于特征降維,篩選出最優(yōu)時(shí)域特征進(jìn)行故障分類和剩余壽命預(yù)測(cè)[5]。Meng等采用基于微分的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法處理振動(dòng)信號(hào),獲取能表征滾動(dòng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的分形維數(shù)和譜參數(shù),通過(guò)灰色馬爾可夫模型來(lái)預(yù)測(cè)軸承剩余壽命[6]。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法則是通過(guò)分析監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),探究數(shù)據(jù)變化與設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)變化之間的聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)故障診斷和壽命預(yù)測(cè)。Lei等采用長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建新的診斷模型,并用于風(fēng)力發(fā)電機(jī)故障診斷中[7]。趙洪山等通過(guò)玻爾茲曼機(jī)和逐層編碼網(wǎng)絡(luò)方法挖掘出風(fēng)電機(jī)組主軸承監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)所包含的信息,利用所得信息評(píng)估主軸承的運(yùn)行狀態(tài)[8]。Yan等獲取若干能夠表征軸承的運(yùn)行狀態(tài)指標(biāo),并優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)得到混合退化跟蹤模型,通過(guò)各項(xiàng)指標(biāo)與優(yōu)化后的模型實(shí)現(xiàn)軸承運(yùn)行狀態(tài)準(zhǔn)確評(píng)估[9]。Xue等通過(guò)Hilbert變換和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理振動(dòng)信號(hào)得到若干頻域特征和時(shí)域特征,將所得特征輸入到SVM中實(shí)現(xiàn)對(duì)旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷[10]。于震梁等利用卡爾曼濾波改進(jìn)SVM,構(gòu)建出新的軸承壽命預(yù)測(cè)模型,通過(guò)該模型和現(xiàn)有實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可得到軸承各時(shí)刻剩余壽命估計(jì)值[11]。

為了實(shí)現(xiàn)軸承剩余壽命的預(yù)測(cè),學(xué)者們提取了大量的軸承特征指標(biāo),但是大部分特征指標(biāo)并不能清晰地表征軸承的運(yùn)行狀態(tài),導(dǎo)致所得模型的預(yù)測(cè)精度較差。在模型相關(guān)參數(shù)確定過(guò)程中,普通算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)時(shí)容易陷入局部最優(yōu)。為了獲取最優(yōu)的軸承健康指標(biāo)并確定最優(yōu)模型參數(shù),搭建具有高精度預(yù)測(cè)性能的模型,提出基于主成分分析與改進(jìn)的回歸型支持向量機(jī)(SVR)的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)提取軸承信號(hào)時(shí)域和時(shí)頻域的多個(gè)特征向量,利用PCA方法將所得特征融合成一個(gè)綜合特征指標(biāo),將所得指標(biāo)構(gòu)建特征向量集,用差分進(jìn)化灰狼群算法(DEGWO)對(duì)SVR模型進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu),將特征向量集輸入到優(yōu)化后的SVR模型中進(jìn)行壽命狀態(tài)識(shí)別。滾動(dòng)軸承實(shí)測(cè)振動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)滾動(dòng)軸承剩余壽命;所得的綜合特征指標(biāo)能清晰地表征軸承的運(yùn)行狀態(tài)的變化;改進(jìn)后的DEGWO算法對(duì)SVR參數(shù)尋優(yōu)效果優(yōu)于灰狼群算法(GWO)和網(wǎng)格搜索算法(GSA)。

1 特征提取

1.1 時(shí)域特征指標(biāo)提取

設(shè)備振動(dòng)信號(hào)的時(shí)域指標(biāo)會(huì)隨著其運(yùn)行狀態(tài)的改變而改變,即可通過(guò)時(shí)域指標(biāo)的變化表征設(shè)備性能的變化。為全面地反映軸承全壽命過(guò)程中的健康狀態(tài)和退化趨勢(shì),本文選用若干對(duì)故障敏感的時(shí)域指標(biāo)表征軸承的狀態(tài)信息。根據(jù)大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)總結(jié),峰峰值、均方根值、峭度、波形因子和裕度因子等時(shí)域指標(biāo)對(duì)軸承的運(yùn)行狀態(tài)變化比較敏感,時(shí)域指標(biāo)計(jì)算公式可見(jiàn)文獻(xiàn)[12]。

1.2 時(shí)頻域特征指標(biāo)提取

利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)[13]方法對(duì)信號(hào)x(t)進(jìn)行處理后,可提取時(shí)頻域特征指標(biāo)

(1)

(2)

(3)

1.3 綜合特征指標(biāo)提取

PCA是數(shù)據(jù)降維方法[14-15],通過(guò)PCA方法可將時(shí)域特征指標(biāo)和時(shí)頻域特征指標(biāo)融合成一個(gè)綜合特征指標(biāo),具體步驟如下。

步驟1若有m種z維的特征指標(biāo),構(gòu)建特征矩陣并標(biāo)準(zhǔn)化處理得X=[X1,X2,…,Xm]T,計(jì)算X的相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值λi(i=1,2,…,m)并按降序排列,特征相互融合得到的綜合矩陣為

F=[F1,F2,…,Fm]T

(4)

F=AX

(5)

式中:Fi為第i個(gè)特征值λi對(duì)應(yīng)主成分;A為主成分系數(shù)矩陣,由與λi對(duì)應(yīng)的特征向量ai構(gòu)成。

步驟2根據(jù)特征值λi計(jì)算各主成分的貢獻(xiàn)率

(6)

為了清晰地表征軸承的運(yùn)行狀態(tài)信息,需要提取大量的時(shí)域和時(shí)頻域特征,這會(huì)帶來(lái)維數(shù)災(zāi)難問(wèn)題,進(jìn)而影響軸承壽命預(yù)測(cè)的精度和效率。本文通過(guò)PCA方法將時(shí)域特征指標(biāo)和時(shí)頻域特征指標(biāo)融合成歸一化綜合指標(biāo)T,剔除那些隱藏在高維特征集中的不敏感的冗余特征量。T能更好地表征軸承運(yùn)行狀態(tài),作為軸承狀態(tài)變化評(píng)估指標(biāo)。

2 SVR模型的構(gòu)建與性能評(píng)估

2.1 回歸型支持向量機(jī)

支持向量機(jī)是一種處理數(shù)據(jù)分類問(wèn)題的方法,Vapnik等在SVM分類的基礎(chǔ)上引入了不敏感損失函數(shù)ε,得到回歸型支持向量機(jī),解決回歸擬合方面的問(wèn)題,即可找到一個(gè)最優(yōu)分類面使得所有訓(xùn)練樣本離該最優(yōu)分類面的誤差最小。

回歸函數(shù)f(x)表達(dá)式為

(7)

式中:αl為拉格朗日乘子;K(x,xl)為引入的核函數(shù);b為偏置向量。

拉格朗日乘子αl通過(guò)下式求解

(8)

式中:C為懲罰參數(shù)。

考慮數(shù)據(jù)樣本和參數(shù)的選定,本文使用徑向基函數(shù)(RBF)核,其表達(dá)式為

(9)

式中:σ為待定核參數(shù)。

2.2 相關(guān)參數(shù)的調(diào)節(jié)

懲罰參數(shù)c和RBF核參數(shù)g的選取會(huì)影響SVR模型的建立以及預(yù)測(cè)性能。針對(duì)SVR模型中最優(yōu)參數(shù)難以確定,且利用GWO算法進(jìn)行參數(shù)尋優(yōu)時(shí)容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,本文采用差分進(jìn)化算法(DE)和GWO算法相結(jié)合,構(gòu)成新的差分灰狼群算法(DEGWO)對(duì)SVR模型的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

Vk(t+1)=Yα(t)+W(Yβ(t)-Yδ(t))

(10)

(11)

Yk(t+1)=

(12)

式中:t為當(dāng)前迭代次數(shù);Vk(t+1)為目標(biāo)變異個(gè)體中的第k個(gè)體;W為縮放因子;Uk(t+1)為中間個(gè)體;G為交叉概率;fs(x)為適應(yīng)度函數(shù)。

2.3 預(yù)測(cè)模型的建立與性能評(píng)估

采用DEGWO算法改進(jìn)SVR的滾動(dòng)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法的流程如圖1所示,主要步驟包括:信號(hào)的采集和處理、特征指標(biāo)的獲取、實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集的構(gòu)造、最優(yōu)參數(shù)的確定、SVR訓(xùn)練和預(yù)測(cè)等。

圖1 軸承剩余壽命預(yù)測(cè)方法的流程Fig.1 Flow chart of the proposed prediction method for residual life of bearing

為評(píng)估模型的預(yù)測(cè)性能,本文選用均方誤差mse、相關(guān)系數(shù)p和決定系數(shù)r2為判據(jù),分析并評(píng)估預(yù)測(cè)結(jié)果,其計(jì)算公式分別如下

(13)

(14)

(15)

3 滾動(dòng)軸承壽命預(yù)測(cè)分析實(shí)例

本文選取IEEE PHM 2012數(shù)據(jù)集[18]為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)集通過(guò)加速退化實(shí)驗(yàn)獲取滾動(dòng)軸承從正常到故障的整個(gè)生命周期的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),即3種不同工況下的17組軸承全壽命數(shù)據(jù)。工況1的電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 800 r/min,負(fù)載為4 000 N;工況2的電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 650 r/min,負(fù)載為4 200 N;工況3的電機(jī)轉(zhuǎn)速為1 500 r/min,負(fù)載為5 000 N。其中工況1和工況2各包含7個(gè)軸承,工況3包含3個(gè)軸承。

本節(jié)實(shí)驗(yàn)中,取工況3下的3個(gè)滾動(dòng)軸承為研究對(duì)象,分別記為軸承3-1、3-2和3-3。其中軸承3-3數(shù)據(jù)為主要實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),軸承3-1和3-2數(shù)據(jù)為驗(yàn)證數(shù)據(jù)。所使用的軸承數(shù)據(jù)由加速度計(jì)測(cè)量得到,其中軸承3-3的全壽命振動(dòng)數(shù)據(jù)如圖2所示。

圖2 軸承3-3的全壽命振動(dòng)數(shù)據(jù)Fig.2 Full-life vibration data of bearing 3-3

為提高軸承狀態(tài)描述能力,將軸承3-3的全壽命數(shù)據(jù)按點(diǎn)數(shù)均分,得到1 085個(gè)軸承信號(hào)序列數(shù)據(jù),并對(duì)每段數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪處理。計(jì)算每段數(shù)據(jù)的若干時(shí)域指標(biāo),即峰峰值、均方根、峭度、波形因子和裕度因子5項(xiàng)指標(biāo),計(jì)算每段數(shù)據(jù)EEMD能量熵并歸一化處理得到w3-3指標(biāo),軸承3-3的6項(xiàng)全壽命特征指標(biāo)如圖3所示。通過(guò)PCA方法將6項(xiàng)特征指標(biāo)融合成一個(gè)如圖4所示的歸一化綜合指標(biāo)T3-3。由圖4可知,T3-3能反映軸承性能變換,且大致可劃分為4個(gè)階段,如表1所示。分析表1和圖4可知,在第1個(gè)階段T3-3變化平穩(wěn),表征軸承正常運(yùn)行,在該階段T3-3出現(xiàn)一定的波動(dòng)后趨于平穩(wěn),說(shuō)明軸承度過(guò)磨合期之后性能又趨于平穩(wěn),從第2個(gè)階段T3-3劇烈變化,到第3個(gè)階段T3-3緩慢變化并恢復(fù)平穩(wěn),最后再到第4個(gè)階段T3-3急劇跳動(dòng),它的變化對(duì)應(yīng)軸承運(yùn)行狀態(tài)的變化,即軸承從出現(xiàn)故障到最終完全失效。分析圖3、圖4和表1可知,所得的6項(xiàng)全壽命特征指標(biāo)和T3-3均能反映軸承3-3的性能變化,而w3-3和T3-3隨著軸承運(yùn)行狀態(tài)的變化其值改變較大,故選用w和T作為可靠性指標(biāo)評(píng)估軸承性能和運(yùn)行狀態(tài);在全壽命階段,T3-3的離散程度小于w3-3。

為驗(yàn)證本文方法的有效性,并確定最優(yōu)可靠性評(píng)估指標(biāo),構(gòu)建兩類不同的預(yù)測(cè)模型并進(jìn)行軸承壽命預(yù)測(cè)。

表1 T3-3的4個(gè)階段

(a)峰峰值和均方根

(b)峭度和波形因子

(c)裕度因子和EEMD能量熵圖3 軸承3-3的6項(xiàng)全壽命特征指標(biāo)Fig.3 Six characteristic indexes of full life of bearing 3-3

圖4 軸承3-3全壽命歸一化綜合指標(biāo)Fig.4 Normalized comprehensive index of full life of bearing 3-3

構(gòu)建第1類模型,軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)為時(shí)頻域指標(biāo)w,訓(xùn)練樣本為軸承3-3的前650組w3-3,預(yù)測(cè)樣本為后435組w3-3?？紤]迭代步長(zhǎng)h,即前h個(gè)時(shí)段對(duì)當(dāng)前時(shí)段機(jī)械運(yùn)行狀態(tài)的影響,令h=2,3,4,5,6,7。用DEGWO算法尋優(yōu)確定參數(shù)c和g,搭建不同迭代步長(zhǎng)下的SVR模型,模型輸出為w3-3的預(yù)測(cè)值,不同模型的mse和r2見(jiàn)表2。由表2可知,隨著h的增加,模型的mse先減小后又快速增大,而r2先增大后趨于穩(wěn)定最終又快速減小。其中步長(zhǎng)h=6模型的mse為0.003 8,r2為0.853 4,預(yù)測(cè)效果最優(yōu),將該模型記為模型1,預(yù)測(cè)結(jié)果如圖5所示。由圖5可知,輸出預(yù)測(cè)值與實(shí)際值較為貼合,該模型能夠評(píng)估軸承運(yùn)行狀態(tài)實(shí)現(xiàn)壽命預(yù)測(cè)。

表2 不同迭代步長(zhǎng)下的模型預(yù)測(cè)性能的對(duì)比

圖5 第1類預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.5 Prediction results of the first type of prediction model

為展示第1類模型的預(yù)測(cè)結(jié)果,圖5給出了軸承3-3第730段到第830段(出現(xiàn)故障的階段)的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)的真實(shí)值和預(yù)測(cè)值。本文中其他幾類模型的預(yù)測(cè)結(jié)果將按相同方式給出。

構(gòu)建第2類模型,軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)為歸一化綜合指標(biāo)T,模型的輸入為軸承3-3信號(hào)的5維時(shí)域特征和1維時(shí)頻域特征,輸出為相應(yīng)時(shí)間段的T3-3,前650組數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,后435組數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)樣本。用DEGWO算法確定最優(yōu)參數(shù)c和g,搭建SVR模型進(jìn)行軸承剩余壽命預(yù)測(cè),第2類預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果如圖6所示,記該模型為模型2。模型1和2的預(yù)測(cè)性能評(píng)估指標(biāo)可見(jiàn)表3。對(duì)比圖5和圖6,并分析表2和表3可知,構(gòu)建的兩類SVR模型均能實(shí)現(xiàn)軸承剩余壽命預(yù)測(cè);w3-3和T3-3均能表征軸承運(yùn)行狀態(tài)的變化,并用于軸承剩余壽命預(yù)測(cè);與模型1相比,模型2的mse為0.003 0,下降了21.05%,p和r2分別為0.967 9和0.907 9,提高了2.39%和6.39%,故模型2的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于模型1;用綜合指標(biāo)作為狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)所得預(yù)測(cè)模型,其預(yù)測(cè)性能優(yōu)于用能量熵作評(píng)估指標(biāo)的模型,即用第2類模型進(jìn)行壽命預(yù)測(cè)效果更優(yōu)。

圖6 第2類預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.6 Prediction results of the second type of prediction model

表3 不同預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能對(duì)比

軸承3-1全壽命數(shù)據(jù)如圖7所示。將軸承3-1全壽命數(shù)據(jù)按點(diǎn)數(shù)均分為1 030段信號(hào)序列數(shù)據(jù),計(jì)算每段數(shù)據(jù)的時(shí)域和時(shí)頻域指標(biāo),PCA處理后得到如圖8所示的軸承3-1全壽命歸一化綜合指標(biāo)T3-1。由圖8可知,T3-1能夠表征軸承3-1性能變化。

圖7 軸承3-1的全壽命數(shù)據(jù)Fig.7 Full life data of bearing 3-1

圖8 軸承3-1全壽命歸一化綜合指標(biāo)Fig.8 Normalized comprehensive index of full life of bearing 3-1

(a)DEGWO算法

(b)GWO算法

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的有效性,并研究不同的優(yōu)化算法對(duì)回歸模型以及預(yù)測(cè)性能的影響,構(gòu)建第3類預(yù)測(cè)模型。軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)為歸一化綜合指標(biāo)T,模型的輸入為軸承的5維時(shí)域特征和1維時(shí)頻域特征,輸出為相應(yīng)時(shí)間段的綜合指標(biāo),軸承3-1的全壽命數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,軸承3-3的全壽命數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)樣本,模型參數(shù)c和g分別通過(guò)DEGWO、GWO、GSA這3種不同算法尋優(yōu)確定,搭建不同的SVR模型并進(jìn)行壽命預(yù)測(cè),模型預(yù)測(cè)結(jié)果如圖9所示。3種不同優(yōu)化算法所得的模型分別記為模型3、模型4和模型5,模型3～5預(yù)測(cè)性能的評(píng)估指標(biāo)可見(jiàn)表3。分析圖9和表3可知,第3類預(yù)測(cè)模型均能有效預(yù)測(cè)軸承剩余壽命,體現(xiàn)了所提方法和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性;在構(gòu)建預(yù)測(cè)模型時(shí),c和g可由不同優(yōu)化算法確定,但是優(yōu)化算法的選用會(huì)影響最終所得的SVR模型及其預(yù)測(cè)性能;與模型4和模型5相比,模型3的mse分別降低了44.74%和66.67%,而p分別提高了1.87%和9.71%,r2分別提高了7.25%和20.72%,充分說(shuō)明DEGWO算法優(yōu)化所得SVR模型的預(yù)測(cè)效果優(yōu)于其他兩種算法優(yōu)化所得的SVR模型,即改進(jìn)后的DEGWO算法對(duì)SVR參數(shù)尋優(yōu)效果優(yōu)于GWO算法和GSA算法。

(c)GSA算法圖9 不同算法的第3類預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.9 A comparison of prediction results for third type of prediction model

(a)DEGWO算法優(yōu)化的SVR模型

(b)LSTM模型圖10 第4類預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比Fig.10 A comparison of prediction results for fourth type of prediction model

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法的優(yōu)越性,用處理軸承3-3的方法處理軸承3-2,得到表征軸承3-2性能變化的全壽命歸一化綜合指標(biāo)T3-2(1 637個(gè)點(diǎn))。構(gòu)建第4類預(yù)測(cè)模型如下:軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)為歸一化綜合指標(biāo)T,模型的輸入為軸承的5維時(shí)域特征和1維時(shí)頻域特征,輸出為相應(yīng)時(shí)間段的綜合指標(biāo),軸承3-2的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本,軸承3-3的數(shù)據(jù)為預(yù)測(cè)樣本。用DEGWO算法確定最優(yōu)參數(shù)c和g,搭建SVR模型進(jìn)行軸承剩余壽命預(yù)測(cè),記該模型為模型6,其預(yù)測(cè)結(jié)果如圖10a所示;使用模型6的數(shù)據(jù)和指標(biāo),依據(jù)文獻(xiàn)[19]構(gòu)建長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行軸承剩余壽命預(yù)測(cè),記該模型為模型7,預(yù)測(cè)結(jié)果如圖10b所示。模型6和7預(yù)測(cè)性能的評(píng)估指標(biāo)可見(jiàn)表3。分析圖10和表3可知,模型6和模型7均能實(shí)現(xiàn)軸承3-3剩余使用壽命的預(yù)測(cè),但是與模型7相比,模型6的mse降低了77.27%,而p和r2提高了5.55%和11.94%,說(shuō)明模型6的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于模型7。預(yù)測(cè)結(jié)果體現(xiàn)了所提方法和實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性,驗(yàn)證了所提方法的優(yōu)越性。

4 結(jié) 論

本文建立了若干個(gè)軸承剩余壽命預(yù)測(cè)模型,結(jié)合實(shí)測(cè)的軸承數(shù)據(jù)對(duì)標(biāo)號(hào)3-3的滾動(dòng)軸承進(jìn)行運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估與壽命預(yù)測(cè),通過(guò)對(duì)比分析不同模型下的預(yù)測(cè)結(jié)果與性能,得出如下結(jié)論。

(1)對(duì)軸承全壽命數(shù)據(jù)分段處理并計(jì)算各段數(shù)據(jù)時(shí)域以及EEMD能量熵指標(biāo),利用PCA方法將所得特征指標(biāo)融合成一個(gè)綜合指標(biāo),所得的綜合指標(biāo)能夠替代時(shí)域指標(biāo)和EEMD能量熵指標(biāo),用于軸承的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估和剩余使用壽命預(yù)測(cè),且效果更優(yōu)。

(2)將時(shí)域和時(shí)頻域特征指標(biāo)作為輸入,PCA方法處理所得綜合指標(biāo)為輸出,搭建SVR預(yù)測(cè)模型并用DEGWO算法優(yōu)化,優(yōu)化后的SVR模型進(jìn)行滾動(dòng)軸承的運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估及剩余使用壽命預(yù)測(cè),其預(yù)測(cè)結(jié)果充分體現(xiàn)所提方法的有效性和實(shí)用性,并發(fā)現(xiàn)輸入/輸出指標(biāo)的選擇對(duì)模型預(yù)測(cè)性能影響較大。本文特征指標(biāo)的構(gòu)造和使用為軸承運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估與剩余壽命預(yù)測(cè)的研究提供了參考。

(3)本文采用DEGWO、GWO和GSA算法優(yōu)化SVR模型以及LSTM模型對(duì)軸承進(jìn)行壽命預(yù)測(cè),不同模型的預(yù)測(cè)結(jié)果通過(guò)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行對(duì)比,發(fā)現(xiàn)用DEGWO算法優(yōu)化后的SVR模型較其他模型具有更高的預(yù)測(cè)精度,優(yōu)化算法的選用對(duì)模型預(yù)測(cè)性能影響較大。進(jìn)一步來(lái)說(shuō),故障診斷領(lǐng)域優(yōu)化算法的改進(jìn)和使用可作為重要研究方向和思路。