BP与AR模型在轴承性能退化评估和预测中的应用

• 作者: 刘浩炜 刘韬 涂文涛 陈庆
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 AR模型 滚动轴承 性能退化评估 性能退化预测
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 79-88
• 页数: 10页
• 分类号: TH165.3|TN911.72
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B1902303

摘要

为解决滚动轴承性能难以评估与预测的问题,提出BP神经网络与AR模型相结合的方法,以评估滚动轴承失效退化程度,并预测从正常运行到最终失效的性能退化趋势.基于正常运行到最终失效的全寿命数据,利用BP评估模型估计轴承的失效退化程度,网络输出的评估结果为隶属于正常概率的目标向量.分别选择BP预测模型与AR模型作为预测系统,利用得到的评估结果进行训练,训练结束后,采用BP预测模型与AR模型分别对滚动轴承进行性能退化的单步和多步预测.基于两组全寿命数据的对比分析,验证了该方法的有效性.结果 表明,使用BP神经网络可实现对轴承性能退化程度的良好评估,相比BP自身预测模型,AR模型在性能预测上能得到更优的结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈庆		18	48	4.0	6.0
2	刘韬		30	72	6.0	8.0
3	刘浩炜		2	0	0.0	0.0
4	涂文涛		2	0	0.0	0.0