【摘 要】
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由于传统可靠性分析方法是基于大量的失效试验数据和经验知识建立的静态模型,无法实现滚动轴承退化过程的跟踪以及准确进行可靠性评估和寿命预测,提出了基于主成分分析(princ
【机 构】
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西安交通大学机械工程学院,西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家科技重大专项资助项目(2014ZX040015061-05).
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由于传统可靠性分析方法是基于大量的失效试验数据和经验知识建立的静态模型,无法实现滚动轴承退化过程的跟踪以及准确进行可靠性评估和寿命预测,提出了基于主成分分析(principal component analysis,简称PCA)和相空间重构的滚动轴承寿命动态预测方法。首先,通过PCA将实时监测的多个滚动轴承性能指标进行融合;其次,使用相空间重构技术实现当前退化过程和历史退化过程的对比,得到寿命预测值,并结合历史失效时间进行统计推断,得到更准确的平均寿命。随着观测样本的不断积累,可实现平均寿命的动态更新。试
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