基于状态划分和集成学习的轴承剩余使用寿命预测模型

针对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)预测退化起始时间(DST)难以确定,以及单一寿命预测模型精度比较低的问题,提出了一种基于状态划分和集成学习模型的滚动轴承RUL预测方法。首先,提取了轴承振动信号的特征,利用滑动窗口不断更新3σ准则预警范围,结合连续触发机制自适应确定DST;然后,采用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解(CEEMDAN)对退化阶段信号序列进行了自适应分解;最后,构建了集成学习模型,考虑分量的不同特性进行了多步滚动预测,融合预测结果得到了轴承RUL,采用滚动轴承XJTU-SY公开数据集进行了试验验证。研究结果表明:与基于长短时记忆神经网络(LSTM)、反向传播神经网络(BPNN)的预测方法相比,该方法预测结果的平均绝对误差分别降低了11.7%以及5.6%,相对均方根误差分别降低了12.2%以及10.7%,验证了该方法在轴承RUL预测中的有效性和优越性。