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公开(公告)号:CN114925476B
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202210642013.3
申请日:2022-06-08
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F30/17 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06Q10/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明的一种滚动轴承退化轨迹增广四元数预测方法及存储介质,包括利用振动加速度传感器采集滚动轴承的多通道加速寿命信号;提取各通道数据的时域与频域特征序列,利用PCA降维方法构建各通道融合健康因子时间序列;计算各通道融合健康因子时间序列的分数阶数与多通道融合健康因子时间序列的平均分数阶数;构建基于广义Hamilton‑real积分框架下分数阶增广四元数退化预测模型;对滚动轴承服役退化中后期的退化轨迹进行预测跟踪分析。本发明考虑了多通道与高维度退化数据的时空耦合特性与长相关特性,对采集的多通道与高维度退化数据可实时一次性预测,无需逐通道/逐维度预测,模型预测精度高、响应速度快,具有良好的工业应用价值。