发明 一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法
轴承故障诊断及预测 轴承是旋转机械中不可缺少的零部件 在电力 石化 冶金 机械 航空航天以及一些军 【轴承故障诊断及预测 轴承是旋转机械中不可缺少的零部件 在电力 石化 冶金 机械 航空航天以及一些军】 1人
G01M13/04
摘要：一种基于扩展卡尔曼滤波算法的轴承故障诊断及预测方法，包括以下步骤：1)采集轴承全寿命周期振动信号；2)利用振动信号构建AR模型，对振动信号进行滤波分析，突显与故障相关的信号；3)运用小波包变换，提取与小波包系数相关的能量信息，构建特征参数；4)进行马氏距离的计算，基于此构建健康指数，对值为非负、非高斯分布的健康指数，运用Box‑Cox变换，转换成高斯分布的数据，利用高斯分布的性质和逆Box‑Cox变换，确定相关异常阈值范围；5)对耗损期的健康指数数据拟合分析，构建退化模型和状态空间模型，利用当前数据和扩展卡尔曼滤波算法更新模型参数并预测轴承剩余寿命。本发明预测精度较高、耗时较短。
