线性回归与EEMD的滚动轴承剩余寿命预测

滚动轴承的剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测是轴承健康管理的关键一环。然而,对于滚动轴承RUL预测的两个关键问题:开始预测时间点(Start prediction time, SPT)的选择;对于寿命虚假波动的处理。为了解决这两个问题,提出一种基于数据驱动的滚动轴承RUL预测方法。该方法先利用集合经验模态(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)对振动信号进行降噪处理,然后依靠均方根(Root mean square,RMS)梯度来选择SPT点进行RUL预测,最后,在RUL预测的同时,使用线性回归来进行寿命虚假波动修复。为了验证方法的有效性,采用仿真模拟数据,以及真实数据进行了验证。实验结果表明,所提出的方法能够有效选择合适的SPT以及修复寿命虚假波动。

Remaining Useful Life Prediction for Rolling Bearings based on Linear Regression and EEMD