基于CHHO-VMD的滚动轴承早期故障特征提取方法

    公开(公告)号:CN119848512A

    公开(公告)日:2025-04-18

    申请号:CN202510046360.3

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了基于CHHO‑VMD的滚动轴承早期故障特征提取方法,包括以下步骤:获取轴承原始振动信号;识别原始振动信号中的早期故障信号;应用CHHO算法自适应的优化VMD参数,产生最佳参数组合[K,α];利用参数优化的VMD对故障信号进行分解,提取其IMF分量;基于峭度和相关系数选择IMF分量重构故障信号;应用包络解调提取滚动轴承的故障特征频率。本发明的有益效果是:引入CHHO算法自适应地确定VMD的最优参数组合,避免了由于手动参数选择和不正确设置引起的模态分量损失和模态混叠问题,通过将CHHO和VMD结合,有效提取滚动轴承早期故障信号的故障特征频率,故障检测的准确性和及时性高。

    基于JAAN的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

    公开(公告)号:CN119962109A

    公开(公告)日:2025-05-09

    申请号:CN202510046538.4

    申请日:2025-01-13

    Abstract: 本发明公开了基于JAAN的滚动轴承剩余使用寿命预测方法,包括以下步骤:获取轴承完整生命周期的数据集;从完整生命周期数据集中计算RMS值,得到特征向量;归一化RMS值,将特征向量中的m个样本作为训练样本,剩余向量作为预测样本;重新构建多变量矩阵;构建JAAN预测模型,模型堆叠有多个JAAN记忆单元;将训练样本输入到JAAN预测模型中以训练模型;将测试样本输入到训练好的JAAN预测模型中分析估计结果。本发明的有益效果是:通过嵌入将注意力机制,JAAN记忆单元可以动态地强调不同的信息,提高网络的预测能力,基于JAAN构建预测模型并初始化网络参数用于轴承的RUL估计,具有更高的鲁棒性,可以提供比现有方法更准确的RUL值。

    基于双粒子滤波器混合预测航空发动机剩余寿命的方法

    公开(公告)号:CN119918372A

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202510025912.2

    申请日:2025-01-08

    Abstract: 本发明公开了基于双粒子滤波器混合预测航空发动机剩余寿命的方法,属于数据预测技术领域。包括以下步骤:数据预处理,建立模型,对已有的每个测量数据进行MO‑RVM建模,建立初始的ny个MO‑RVM预测模型;根据预测模型的预测结果,决定是否进行模型的动态更新;预测健康参数:利用状态/健康参数双粒子滤波器预测系统状态和隐藏的健康参数,实现状态和健康参数的k步向前预测;剩余寿命预测:绘制DPF中健康参数预测粒子的概率密度函数,得到概率最大的时刻。先利用基于动态更新的数据驱动的方法实现长期的测量数据预测,再利用双粒子滤波器估计得到健康参数的预测值,从而预测出从当前时刻到系统失效时刻的剩余寿命,提高寿命预测的准确性和可靠性。

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