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基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协同预测方法

研究

1.引言

1.1背景介绍

轴承是旋转设备中的重要部件，其健康状态对设备的性能和可靠

性有着重要影响。多轴承系统通常由多个轴承组成，而不同轴承之间

的健康状态可能存在协同影响，因此对多轴承系统的健康寿命进行准

确预测具有重要意义。

目前，多轴承健康寿命预测方法主要包括基于状态监测和基于故

障诊断的方法。传统的多轴承健康寿命预测方法存在着模型复杂、特

征提取困难等问题。开展基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协

同预测方法研究具有重要的理论和实际意义。

本文旨在通过综述多轴承健康寿命预测方法的研究现状，重点介

绍基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协同预测方法。在这一方

法中，通过分析不同轴承之间的协同关系，构建相应的预测模型，实

现对多轴承系统健康寿命的准确预测。在数据处理与特征提取、模型

构建等方面进行深入探讨，为多轴承健康寿命预测方法的研究提供新

的思路和方法。

1.2研究意义

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多轴承是工业设备中常见的重要部件，其健康状态对设备运行稳

定性和安全性具有至关重要的影响。多轴承的健康寿命预测是预防性

维护的重要研究课题，可以有效延长设备的使用寿命、提高设备的运

行效率，降低维护成本，减少不必要的停机时间。

目前，基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协同预测方法是

当前研究的热点之一。该方法通过对多轴承的运行数据进行分析，提

取关键特征，并借助退化分析方法，建立健康寿命预测模型，实现对

多轴承健康状态的有效监测和预测。这种协同预测方法可以更准确地

预测多轴承的寿命，及时发现潜在故障，为设备维护提供重要参考依

据。

研究基于退化特征空间重构的多轴承健康寿命协同预测方法具有

重要的理论和实际意义。该研究成果可以为工业设备的健康管理和预

防性维护提供有效的技术支持，推动工业生产的高效、安全和可持续

发展。

1.3目的和意义

目的和意义部分的内容如下所示：

本研究的目的是通过基于退化特征空间重构的方法，实现多轴承

健康寿命的协同预测，从而为工程师提供更准确的设备寿命预测和维

护计划，降低设备故障率，提高设备可靠性和安全性。通过对多轴承

健康寿命预测方法的研究和探索，可以有效应对设备寿命预测的难题，

提高工程维护的效率。本研究还可以为相关行业提供技术支持和指导，

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推动传统设备维护管理向智能化、自动化方向发展。本研究具有重要

的理论和实际价值，有望为未来设备寿命预测和维护领域的研究提供

新的思路和方法，为工程实践和产业发展做出积极贡献。

2.正文

2.1多轴承健康寿命预测方法综述

多轴承健康寿命预测方法是一项重要的技术研究领域，其旨在通

过对轴承运行状态进行监测和分析，预测轴承的寿命和可靠性。目前，

多轴承健康寿命预测方法主要包括基于振动信号分析的方法、基于声

音信号分析的方法以及基于温度信号分析的方法。

基于振动信号分析的方法是最常用的一种方法，通过对轴承振动

信号的频谱分析、时域分析和状态特征提取，可以获得轴承的运行状

态信息，并进一步预测