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由于传统退化指标对周期性故障冲击缺乏敏感性和鲁棒性,无法实现风力机轴承退化过程的适时跟踪以及剩余寿命的准确预测,提出了基于包络谐噪比(envelope harmonic-to-noise ratio,简称EHNR)和无迹粒子滤波(unscented particle filter,简称UPF)相结合的风力机轴承实时剩余寿命预测方法。首先,通过计算振动信号的EHNR监测轴承的早期退化点,并提取EHNR的趋势特征作为退化指标;其次,以轴承历史数据构建退化模型,利用UPF算法更新模型参数,实现对轴承退化状态的跟踪和预测;最后,使用实际风力机轴承监测数据对所提方法进行验证。结果表明,该方法能适时启动寿命预测机制,有效解决传统粒子滤波算法的粒子退化问题。与常用的支持向量回归模型(support vector regression,简称SVR)、反向传播神经网络(back propagation neural network,简称BPNN)的预测方法相比,具有较高的预测精度,为大型风力机组的健康管理和可靠性评估提供参考依据。 相似文献
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选取广东省湛江市作为研究区域,基于区内19个雨量站1966—2015年逐月降雨序列数据,采用6个月时间尺度的标准化降水指数,结合旋转经验正交分解法对区域气象干旱分布进行空间模态分解,利用小波分析对不同空间模态对应的区域进行干旱周期求解。结果表明:湛江市干旱空间分布可分解成6个空间模态,不同模态对应不同区域,区域内干旱周期主要信号最强为9.3 a、最弱为2.1 a,6个模态普遍存在2~6 a震荡周期,与实际干旱发生的周期基本一致。湛江地区干旱呈现周期性变化的原因与厄尔尼诺事件有关,春季降雨和厄尔尼诺的关系更密切,厄尔尼诺对春旱的影响更为持续和显著。 相似文献
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基于双应力加速寿命试验的关节轴承寿命预测与可靠性分析 总被引:1,自引:0,他引:1
自润滑关节轴承寿命主要是由衬垫的磨损性能决定的,但衬垫的磨损一般是非线性的,使得寿命难以预测。采用同时改变载荷和摆频2种应力的方法进行加速寿命试验,建立以pv值、磨损量退化数据为输入参数,寿命值为输出参数的灰色神经网络预测模型。经验证该预测模型对关节轴承寿命预测的最大误差仅为7.33%,平均误差仅为3.892%。对不同加速应力下自润滑关节轴承可靠性进行评估,结果表明,关节轴承的可靠性在L_(10)(可靠度为90%时的寿命)之前下降趋势缓慢,然后迅速下降,pv值越大可靠性下降越迅速;随着pv值的增大,关节轴承寿命近似呈指数下降,经验证可用逆幂率加速模型反映二者关系。 相似文献