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摘要
目前，风电机组齿轮箱性能发生初始退化时难以识别，现有退化指标易出现剧烈波动、单调性较差，且无法准确预测齿轮箱关键部件如轴承的剩余使用寿命（RUL），针对该问题，提出了一种基于改进杰森-瑞丽散度（JRD）及误差修正的双指数模型轴承RUL预测方法。首先，提取了振动信号样本的多域特征指标，利用高斯混合模型（GMM）与指数型权重JRD，得到了样本的后验概率分布向量，再经归一化处理得到置信值（CV）；然后，对轴承从初始健康状态退化至当前检查时刻的CV值进行了相空间重构，提取了CV序列的动力学特征，并将其作为相关向量机（RVM）的训练集，获得了支撑整个退化轨迹的相关向量；最后，利用双指数模型拟合了相关向量，外推趋势至失效门限以计算RUL，并引入了差分整合移动平均自回归模型（ARIMA），对拟合相关向量产生的拟合误差进行了预测，以修正预测的结果。实验结果表明：改进后的退化指标单调性指标提高14.3%；且在不同工况、不同时刻下，经误差修正后的轴承的RUL预测结果较未修正之前有明显提高。研究结果表明：该预测方法可为风电机组齿轮箱重要部件的预测性维护提供参考。
- 出版日期2023
- 单位山西大学
