基于变分模态分解和极限学习机轴承寿命预测

提出了一种基于变分模态分解(VariationalModeDecomposition,VMD)谱熵和极限学习机(ExtremeLearningMachine,ELM)的轴承寿命预测方法。首先,对轴承的振动信号提取变分模态分解谱熵特征,组成表征轴承健康因子的时间序列。其次,对健康因子时间序列进行变分模态分解并提取时间序列的趋势项,ELM对趋势项预测实现对轴承剩余寿命的预测。实例验证,VMD-ELM模型的对轴承健康因子时间序列的预测有良好的精度,准确预测了轴承的劣化趋势和轴承的剩余寿命。