【摘 要】
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传统相似性寿命预测方法忽视退化过程的局部演变特性，导致预测精度较低；传统时、频域等特征指标难以实现早期故障监测，且退化后期局部波动较大。引入高斯函数趋势拟合策略，提出改进的相似性匹配优化方法。提出基于高斯混合模型的Jensen-Renyi散度健康指标，准确跟踪滚动轴承退化演变趋势。由于实际全生命周期退化信号难以大量获取，因此构建双指数函数模型，模拟退化信号，并验证仿真数据扩充参考字典集的有效性。采
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（52075008）；
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传统相似性寿命预测方法忽视退化过程的局部演变特性，导致预测精度较低；传统时、频域等特征指标难以实现早期故障监测，且退化后期局部波动较大。引入高斯函数趋势拟合策略，提出改进的相似性匹配优化方法。提出基于高斯混合模型的Jensen-Renyi散度健康指标，准确跟踪滚动轴承退化演变趋势。由于实际全生命周期退化信号难以大量获取，因此构建双指数函数模型，模拟退化信号，并验证仿真数据扩充参考字典集的有效性。采用高斯函数拟合退化数据并提出参数相似性原则，实现剩余使用寿命预测。滚动轴承全生命周期退化实验数据分析结果验证了所提方法可以有效提高剩余寿命预测精度。
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