典型文献
基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测
文献摘要：
针对滚动轴承寿命准确预测缺乏表征其健康状态的可靠退化指标的问题,提出径向基(RBF)神经网络及带有漂移参数的维纳(Wiener)模型进行剩余寿命预测.首先,使用小波包奇异谱熵提取轴承振动信号初始特征;其次,利用早期无故障样本特征和失效样本特征训练RBF神经网络模型,将已提取特征全寿命数据输入到RBF神经网络模型,计算隶属度,作为轴承退化指标;最后,根据滚动轴承的退化轨迹,选择不同Wiener模型进行退化建模,根据AIC信息准则和对数似然值选择合适的模型,利用极大化轮廓似然函数在线更新模型参数,预测轴承寿命.结果 表明,所提出的轴承退化指标能够表征健康状态,基于该退化指标的Wiener模型能够准确预测轴承的剩余寿命.
文献关键词：
滚动轴承;维纳过程;剩余寿命预测;RBF神经网络
中图分类号：
作者姓名：
周建民;高森;张龙;李家辉;熊文豪
作者机构：
华东交通大学机电与车辆工程学院,江西南昌330013;华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室,江西南昌330013;华东交通大学载运工程与装备教育部重点实验室,江西南昌330013
文献出处：
引用格式：
[1]周建民;高森;张龙;李家辉;熊文豪-.基于RBF和优化Wiener模型的轴承剩余寿命预测)[J].控制工程,2022(02):246-253
A类：
B类：
RBF,Wiener,剩余寿命预测,滚动轴承,轴承寿命,准确预测,健康状态,退化指标,径向基,漂移参数,小波包,奇异,谱熵,轴承振动,振动信号,无故障,样本特征,提取特征,全寿命,命数,隶属度,轴承退化,退化轨迹,退化建模,AIC,信息准则,对数似然,轮廓似然,似然函数,在线更新,更新模型,维纳过程
AB值：
0.361629
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