基于EWM和SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

为解决滚动轴承有限全寿命监测数据情况下退化特征分布失真导致轴承剩余使用寿命(RUL)预测精度不高的问题,提出一种基于熵权法(EWM)和支持向量回归(SVR)的轴承RUL预测方法。首先,提取振动信号的时域和频域特征,并对特征进行对数变换;然后,通过EWM确定指标权重实现特征选择;最后,采用麻雀搜索算法(SSA)优化SVR模型,以主成分分析(PCA)降维后的低维特征作为优化后的SVR模型的输入,RUL占比作为输出,从而实现轴承剩余寿命的预测。结果表明:在有限监测数据情况下,与其他方法相比,所提方法不但预测性能更加稳定,而且预测的绝对误差平均降低19.51%,均方误差(MSE)平均降低17.73%。