机械设计与研究 ›› 2018, Vol. 34 ›› Issue (01): 113-116+120.doi: 10.13952/j.cnki.jofmdr.a4512
基于灰色模型的滚动轴承剩余寿命预测
黎慧;张国文;
- 江西工业工程职业技术学院;
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发布日期:2020-07-26
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Published:2020-07-26
摘要： 为准确地对滚动轴承的剩余寿命进行预测,提出了一种基于灰色模型(grey model,GM)的预测方法。首先,计算滚动轴承的全寿命周期的评估指数(confidential value,CV);其次,以滚动轴承的CV值序列建立灰色预测模型,获取灰参数;最后进行迭代运算获得滚动轴承CV值的预测值,并计算其剩余寿命。预测结果表明,该预测方法获得的预测数据与实际情况贴合度比较高,可以应用到滚动轴承的故障诊断项目中。
引用本文
黎慧;张国文;. 基于灰色模型的滚动轴承剩余寿命预测[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(01): 113-116+120.
| [1] | 卓鹏程, 严瑾, 郑美妹, 夏唐斌, 奚立峰. 面向滚动轴承全生命周期故障诊断的GA-OIHF Elman神经网络算法[J]. 上海交通大学学报, 2021, 55(10): 1255-1262. |
| [2] | 周建民;游涛;尹文豪;张龙;张臣臣;. 基于融合FCM-SVDD模型的滚动轴承退化状态识别[J]. 机械设计与研究, 2020, 36(01): 124-129. |
| [3] | 张龙;吴佳敏;吴荣真;宋成洋;易剑昱;. 基于多尺度熵与SOM神经网络的滚动轴承故障识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 105-110. |
| [4] | 周建民;王发令;张龙;李鹏;张臣臣;. 基于RBF神经网络与模糊评价的滚动轴承退化状态定量评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(06): 116-122+127. |
| [5] | 熊国良;毛志德;张龙;成俊良;. 经验模态分解与核马氏距离的滚动轴承性能退化评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(04): 96-100+104. |
| [6] | 陆纪文;. 基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 100-103. |
| [7] | 周建民;张臣臣;张龙;郭慧娟;. 基于融合模糊C均值与隐马尔科夫模型的滚动轴承的退化状态识别[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 83-86. |
| [8] | 曹蕾蕾;曹露露;刘奎;古玉锋;白杰;. 极小子样下基于GM-Bootstrap方法的装载机驱动桥可靠性评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(03): 150-154. |
| [9] | 王宜静;谭海燕;. 基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 110-112+124. |
| [10] | 周建民;张臣臣;张龙;郭慧娟;. 基于自联想神经网络与模糊C均值的滚动轴承的性能退化评估[J]. 机械设计与研究, 2019, 35(01): 96-99. |
| [11] | 吴军a, b，黎国强a，吴超勇a，程一伟c，邓超c. 数据驱动的滚动轴承性能衰退状态监测方法[J]. 上海交通大学学报（自然版）, 2018, 52(5): 538-544. |
| [12] | 张龙;刘晶;熊国良;毛志德;. 基于小波包分解和频率加权能量算子的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(06): 80-84. |
| [13] | 高七一;余伦;. 光电经纬仪中径向密珠滚动轴承设计要素的分析[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(06): 89-94. |
| [14] | 唐宁;童水光;徐剑;从飞云;张依东;. 基于短时信号重构与K-SVD特征提取算法[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(04): 18-22. |
| [15] | 荆双喜;杨晓雨;罗志鹏;. 基于自适应时频分析的滚动轴承故障诊断[J]. 机械设计与研究, 2018, 34(04): 85-88. |
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