基于主元数据的大型复杂机电设备寿命预测方法

论文摘要

针对单一表征参数的大型复杂机电设备寿命预测方法无法全面表征设备退化轨迹以及多表征参数之间存在相关性从而影响寿命预测准确性的问题,提出一种基于表征参数数据融合的大型复杂机电设备的寿命预测方法。先提出一种加权主成分分析法,对多种表征设备退化的参数进行融合,得到可以表征设备退化且相互之间不存在相关性的主元数据;然后,建立基于主元数据的维纳退化过程模型;最后,选取数控机床进给系统的双向定位精度、双向重复定位精度、反向间隙误差、直线度4种表征参数对应的数据对模型进行了具体的分析和验证。试验结果表明:与基于单一表征参数和多表征参数的寿命预测模型相比,融合后的主元参数能够更好地表征设备的退化过程,从而可以更精确地实现设备的剩余寿命估计。

论文目录

• 0 前言
• 1 表征参数融合
•   1.1 表征参数选择
•   1.2 主元参数计算
•   1.3 主元参数权值计算
•   1.4 主元阈值的确定
• 2 维纳过程退化模型
•   2.1 退化建模
•   2.2 参数估计
•   2.3 剩余寿命预测分析
• 3 实例验证
•   3.1 主元数据融合
•   3.2 退化建模与预测
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邵景峰,牛一凡

关键词: 寿命预测,维纳过程,主成分分析

来源: 机床与液压 2019年16期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 机械工业

单位: 西安工程大学管理学院

基金: 国家科技支撑计划项目(2014BAF07B01),陕西省重点研发计划项目(2017GY-039),2019年度西安工程大学研究生创新基金项目(chx2019033)

分类号: TH-39

页码: 185-191

总页数: 7

文件大小: 631K

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