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滚动轴承作为关键机械基础件,其性能好坏直接关系到整机设备的性能、功能和效率。滚动轴承的剩余寿命(RUL)综合反映了轴承运行过程中受损情况和故障程度,准确预测其剩余寿命可为预防性维修决策提供依据,延长设备生命周期,提高整机的可靠性和利用率,避免安全事故。数据驱动方法是滚动轴承剩余寿命预测的主要手段之一,其过程主要包括获取数据、特征处理及剩余寿命预测三部分。论文对特征处理和剩余寿命预测两个方面开展研究。特征处理方面,包括特征提取、预处理和特征选择三部分。为提取更加全面敏感的特征,论文采用变分模态分解(V