基于EKF-SSM的齿轮箱剩余寿命预测

齿轮箱的剩余寿命预测为维修人员做出维修更新决策提供重要信息。为解决在缺少历史数据和非线性非平稳运行状态下的齿轮箱剩余寿命预测难题,提出一种基于数据驱动的齿轮箱的剩余寿命方法。该方法首先根据齿轮箱振动信号特征值,通过状态空间模型(State Space Model,SSM)建立齿轮箱退化状态与特征值之间的关系,来描述齿轮箱的非线性动态变化。其次,当获取到新的信号时,通过扩展卡尔曼滤波(Extend Kalman Filter,EKF)估计准确的模型状态,EM算法(Experience Maximization,EM)估计状态空间模型的参数,根据更新的状态和模型递推预测未来特征值到达故障阈值的时间,从而估计出齿轮箱的剩余寿命。最后,运用齿轮箱全寿命试验数据对预测模型进行检验,实验结果表明该方法能利用实时监测的状态数据准确的预测齿轮箱的剩余寿命,具有较强的工程使用价值和通用性。

RESEARCH ON AN GEARBOX RESIDUAL LIFE PREDICTION APPROACH BASED ON EKF-SSM