(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111404253.1 (22)申请日 2021.11.24 (71)申请人 中国航空工业 集团公司上海航空测 控技术研究所 地址 201601 上海市松江区泗泾镇 三祥路 188号 (72)发明人 邵辰彤　刘莹　后麒麟　郭培培　 杨乐　罗泽熙　王景霖　单添敏　 曹亮　沈勇　 (74)专利代理 机构 上海和跃知识产权代理事务 所(普通合伙) 31239 代理人 杨慧 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06Q 10/04(2012.01) G01M 13/045(2019.01) (54)发明名称 滚动轴承剩余寿 命预测方法 (57)摘要 本发明公开了一种滚动轴承剩余寿命预测 方法， 包括： 步骤一、 采集滚动轴承运行的原始时 域振动信号； 步骤二、 对步骤一得到的滚动轴承 原始时域振动信号进行降噪平滑处理， 得到能够 明显表征轴承全寿命周 期的有用信号； 步骤三、 提取步骤二降噪后的轴承信号的时域特征与频 域特征； 步骤四、 对步骤三提取的时域特征和频 域特征进行的相关性分析， 选择得出与轴承寿命 强相关的特征指标； 步骤五、 构建剩余寿命预测 模型， 提取另一轴承的步骤四得出的强相关特征 指标对其进行剩余寿命预测。 本发 明提供的滚动 轴承剩余寿命 预测方法输入输出简单， 预测精度 高， 预测效果 好。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114218980 A 2022.03.22 CN 114218980 A 1.一种滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特 征在于， 包括： 步骤(1)： 使用振动传感器对 滚动轴承的原 始时域振动信号进行采集； 步骤(2)： 对步骤(1)得到的滚动轴承 的原始时域振动信号进行降噪平滑处理， 得到降 噪后的平 滑时域振动信号； 步骤(3)： 提取步骤(2)降噪后的平 滑时域振动信号的时域特 征指标与频域特 征指标； 步骤(4)： 对步骤(3)提取的时域特征和频域特征进行相 关性分析， 选择得出与轴承寿 命强相关的特 征指标； 步骤(5)： 利用滚动轴承的全寿命周期的与轴承寿命强相关的特征指标构建剩余寿命 预测模型， 该剩余寿命预测模型用于为同况的滚动轴承进行剩余寿命预测。 2.根据权利要求1所述的一种滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于， 所述步骤(2) 的降噪平 滑处理方法为多分辨奇异值分解。 3.根据权利要求1所述的一种滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于多分辨奇异值 分解的分解层数为： 当细节信号的峭度值达 到最大， 分解层数则确定为当前分解层数加5 。 4.根据权利要求1所述的一种滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于步骤(3)中， 时 域特征指标包括量纲特征与无量纲特征， 量纲特征包含平均幅值、 方差、 最大值、 方根均值、 最小值、 绝对平均幅值、 峭度、 均方根、 偏度、 峰峰值； 无量纲特征包含波形指标、 峰值指标、 脉冲指标、 裕度指标、 峭度指标、 偏度指标。 5.根据权利要求1所述的一种滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于步骤(3)中， 频 域特征指标包 含重心频率、 平均频率、 均方根频率、 频率标准差 。 6.根据权利要求1所述的滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于， 所述步骤(4)的相 关性分析为Pearso n相关性分析， 通过 下式： 其中ρX,Y为变量X,Y的相关性系数； E为样本的数 学期望； 选择相关性系数为0.5～1的时域特征指标和频域特征指标作为轴承寿命强相关的特 征指标。 7.根据权利要求1所述的滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于， 所述步骤(5)使用 长短旗记 忆神经网络构建剩余寿命预测模型； 将步骤(4)经过相关性分析后的数据进行min ‑max标准化处理， 并将标准化后的数据输 入长短期记 忆神经网络； 标准 化处理公式为： xminmax＝(x‑xmin)/(xmax‑xmin) 其中xmin是序列中的最小值， xmax是序列中的最大值， x为序列的当前值。 8.根据权利要求1所述的滚动轴承剩余寿命预测方法， 其特征在于步骤(5)还包含通过 平均误差绝对百分比MAPE得出当前剩余寿命预测模型对当前测量的滚动轴承的寿命预测 精度： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114218980 A 2其中y为剩余寿命真实值， yi为剩余寿命预测值， n 为预测的总长度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114218980 A 3