状态监测和故障诊断对于保障机械设备服役**具有重要作用和意义。《基于数据驱动的滚动轴承性能退化评估与寿命预测研究》面向滚动轴承的**运行和预知维护,系统开展了基于数据驱动的滚动轴承故障诊断理论与应用研究,着重阐述了基于随机矩阵理论的早期异常检测、基于形态学滤波和噪声辅助增强的早期故障诊断、基于非参数贝叶斯和隐马尔可夫模型的性能退化评估、基于K-S检验和数据驱动的性能退化评估与寿命预测、基于改进HMM和相似性分析的寿命预测等,涵盖了滚动轴承全周期、全链条故障诊断与健康维护的新理论、新方法及新技术。《基于数据驱动的滚动轴承性能退化评估与寿命预测研究》介绍的内容及成果有利于实现轴承故障早期检测与预报、构建智能运维系统,有助于预防机械设备事故的发生。

目录 前言 第1章 绪论 1 1.1 滚动轴承故障诊断与健康维护的研究背景及意义 1 1.2 滚动轴承故障诊断与健康维护国内外研究现状 2 1.2.1 滚动轴承异常状态检测 2 1.2.2 滚动轴承故障诊断 3 1.2.3 滚动轴承性能退化评估 5 1.2.4 滚动轴承剩余寿命预测 7 1.3 本书的主要内容 13 参考文献 13 第2章 基于随机矩阵理论的滚动轴承早期异常检测与性能退化评估 20 2.1 随机矩阵理论简介 20 2.1.1 常见随机矩阵 20 2.1.2 M-P律 21 2.1.3 半圆律 21 2.1.4 单环理论 22 2.2 滚动轴承监测数据随机矩阵构造 22 2.2.1 IMS滚动轴承全寿命数据构造实例 24 2.2.2 XJTU-SY滚动轴承全寿命数据构造实例 25 2.3 基于*大*小特征值之比的滚动轴承早期异常检测 27 2.3.1 基��*大*小特征值之比的滚动轴承异常检测算法 27 2.3.2 应用研究 29 2.4 基于随机矩阵综合特征指标的滚动轴承早期异常检测 34 2.4.1 随机矩阵特征向量 34 2.4.2 基于综合特征指标的滚动轴承早期异常检测算法 35 2.4.3 应用研究 36 2.5 基于*大*小特征值之差的滚动轴承早期异常检测 41 2.5.1 基于*大*小特征值之差的早期异常检测算法 41 2.5.2 应用研究 44 2.6 基于随机矩阵单环理论的滚动轴承性能退化评估 47 2.6.1 基于单环理论的滚动轴承性能退化评估算法 47 2.6.2 应用研究 49 2.7 基于随机矩阵与主成分分析融合的滚动轴承性能退化评估 54 2.7.1 基于随机矩阵指标的滚动轴承退化特征提取 54 2.7.2 基于随机矩阵理论与PCA的滚动轴承性能退化评估算法 56 2.7.3 应用研究 57 2.8 本章小结 63 参考文献 64 第3章 基于形态学滤波和噪声辅助增强的滚动轴承早期故障诊断 67 3.1 形态学滤波理论及算法 67 3.1.1 数学形态学概述 67 3.1.2 数学形态学基本原理及算法 67 3.1.3 自适应形态学滤波器 69 3.1.4 仿真信号分析 69 3.2 变分模态分解算法 70 3.2.1 变分模态分解基本原理 70 3.2.2 经验模态分解和变分模态分解对比分析 73 3.3 随机共振理论 75 3.4 基于VMD的自适应形态学滚动轴承早期故障诊断 77 3.4.1 峭度-均方根优化准则优化形态学结构元素 77 3.4.2 基于VMD的自适应形态学滤波算法 78 3.4.3 仿真信号分析 80 3.4.4 应用研究 82 3.5 基于噪声辅助特征增强的滚动轴承早期故障诊断 96 3.5.1 噪声强度对Duffing振子随机共振的影响分析 97 3.5.2 基于Duffing振子系统随机共振的信号特征增强算法 99 3.5.3 应用研究 106 3.6 本章小结 111 参考文献 112 第4章 基于非参数贝叶斯和HMM的滚动轴承性能退化评估 114 4.1 隐马尔可夫模型的介绍 114 4.1.1 隐马尔可夫模型基本参数 114 4.1.2 隐马尔可夫模型初始化 115 4.1.3 隐马尔可夫模型的三个基本问题 115 4.2 基于CHMM的滚动轴承运行状态识别 118 4.2.1 基于CHMM算法的滚动轴承性能退化评估算法 119 4.2.2 应用研究 123 4.3 非参数贝叶斯基本理论简介 124 4.3.1 贝叶斯统计学理论 124 4.3.2 非参数贝叶斯模型 126 4.4 基于DPMM的滚动轴承退化状态数研究 130 4.4.1 狄利克雷过程混合模型与算法 130 4.4.2 应用研究 131 4.5 基于HDP-HMM的滚动轴承性能退化评估研究 136 4.5.1 HDP-HMM 137 4.5.2 基于HDP-HMM的轴承退化状态数确定 139 4.5.3 基于HDP-HMM的滚动轴承性能退化评估算法 142 4.5.4 应用研究 143 4.6 本章小结 146 参考文献 147 第5章 基于K-S检验和数据驱动的滚动轴承性能退化评估与寿命预测 149 5.1 K-S检验基本理论 149 5.1.1 经验分布函数型检验 149 5.1.2 经验分布函数的应用 150 5.1.3 K-S检验原理 150 5.2 基于K-S检验的滚动轴承性能退化评估 152 5.2.1 基于K-S检验性能退化评估概述 152 5.2.2 基于K-S检验设备性能退化评估算法 154 5.2.3 置信度水平的确定 155 5.2.4 应用研究 156 5.3 基于K-S检验和LS-SVM的滚动轴承剩余寿命预测 158 5.3.1 *小二乘支持向量机理论 158 5.3.2 *小二乘支持向量机算法 162 5.3.3 基于K-S检验和LS-SVM的滚动轴承寿命预测算法 164 5.3.4 应用研究 172 5.4 基于K-S距离的GM(1,1)的滚动轴承剩余寿命预测 174 5.4.1 灰色模型基本理论 175 5.4.2 灰色模型建模方法 176 5.4.3 基于K-S距离和GM(1,1)的寿命预测算法 177 5.4.4 应用研究 178 5.5 本章小结 181 参考文献 181 第6章 基于改进HMM和相似性分析的滚动轴承寿命预测 183 6.1 基于相似性的滚动轴承寿命预测 183 6.1.1 滚动轴承寿命理论中的相似性思想 183 6.1.2 滚动轴承寿命预测需要解决的问题 185 6.2 基于单维特征的滚动轴承寿命预测 185 6.2.1 基于HMM的滚动轴承寿命预测算法 185 6.2.2 HMM的改进 187 6.2.3 滚动轴承寿命相似性分析 188 6.2.4 线性插值寿命比例调节函数的构造 191 6.2.5 应用研究 194 6.3 基于多维特征融合的滚动轴承寿命预测 199 6.3.1 滚动轴承多维时域特征分析 199 6.3.2 多维特征融合 201 6.3.3 基于多维特征融合的滚动轴承寿命预测算法 202 6.3.4 应用研究 203 6.3.5 多维与单维特征的滚动轴承寿命预测结果对比 211 6.4 本章小结 211 参考文献 212