基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法和系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115879241A(43)申请公布日2023.03.31(21)申请号202211615435.8(22)申请日2022.12.15(71)申请人合肥工业大学地址230009安徽省合肥市包河区屯溪路193号(72)发明人徐娟马彬吕增威樊玉琦丁煦(74)专利代理机构合肥和瑞知识产权代理事务所(普通合伙)34118专利代理师金宇平(51)Int.Cl.G06F30/17(2020.01)G06F30/20(2020.01)G06F17/18(2006.01)G06F119/04(2020.01)权利要求书3页说明书9页附图4页(54)发明名称基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法和系统(57)摘要本发明涉及轴承寿命预测领域，尤其涉及一种基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法和系统。为了解决现有技术中轴承寿命预测精度低的缺陷，本发明中采用的预测器由数据预处理模块和寿命预测模块组成，数据预处理模块用于构建由振动数据样本的时域特征峰峰值时间序列以及该时间序列归一化值构成的数据对序列作为寿命预测模块的输入，以预测轴承在振动数据样本采集时间上的剩余寿命。本发明有利于避免不同轴承的数据分布差异性，保证了通过学习源轴承获得的预测器用于预测目标轴承的精确性。如此，在通过源轴承数据增加数据分布的多样性的同时，也避免了增加数据多样性的基础上生成反事实数据，同时提高了预测模型的泛化能力。CN115879241ACN115879241A权利要求书1/3页1.一种基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法，其特征在于，首先获取预测器，预测器通过机械学习获得；预测器包括数据预处理模块和寿命预测模块，数据预处理模块用于对轴承的振动数据进行处理，寿命预测模块以数据预处理模块处理后的数据为输入数据，寿命预测模块根据输入数据预测轴承剩余寿命；然后获取目标轴承振动数据，将目标轴承的振动数据输入预测器，获得预测器输出的寿命预测值；数据预处理模块对轴承的振动数据的处理包括以下步骤：SA1、获取轴承的振动数据D＝{d1,d2,…,dn,…,dN}，dn表示轴承的第n个振动数据样本；振动数据样本为根据设定的采集频率在单位时间上采集的多个数据点构成的数据，D由在连续时间上采集的振动数据样本构成；n为序数，N为振动数据D中振动数据样本数量，1≦n≦N；SA2、获取输入时间序列i为序数，1≦i≦I，m为步长，I＝N‑m+1；xi表示第i个时间序列样本；表示xi中第j个数据，即振动数据样本di+j‑1的时域特征峰峰值；1≦j≦m；SA3、对输入时间序列X进行归一化处理，令xi归一化处理后的值为SA4、数据预处理模块输出数据为2.如权利要求1所述的基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法，其特征在于，轴承的振动数据D从轴承的原始数据H中筛选获得，振动数据D的筛选包括以下步骤：SB1、将轴承的原始数据H记作H＝{h1,h2,…,hr,…,hR}，hr表示轴承在轴承监测中采集的第r个振动数据样本，1≦r≦R，R表示采集的振动数据样本的总数；从原始数据H中提取时域特征峰峰值集合V＝{v1,v2,…,vr,…,vR}，对时域特征峰峰值集合V使用等渗回归算法，获得具有单调趋势的退化数据表示退化数据中的第r个数值；SB2、构造长度为z的滑动窗口对退化数据进行滑动取值，获取各窗口数据的退化梯度，第k个窗口取值对应的退化梯度为Δk，1≦k≦R‑z+1；SB3、构建退化连续域和分别表示退化连续域的起点值和终点值，的初始值为的初始值为SB4、计算上所有窗口取值的退化梯度Δs、Δs+1、……、Δd‑z+1的均值记作Av，判断是否满足以下条件1‑2；满足，则执行步骤SB5；不满足，则执行步骤SB6；条件1：上存在连续波动域和分别表示连续波动域的起点值和终点值，上所有窗口取值对应的退化梯度Δb、Δb+1、……、Δc‑z+1均大于0，且上的窗口取值数量c‑z+1‑b+1大于或者等于设置值C0，C0>0；条件2：上对应的退化梯度大于均值Av的窗口取值的数量为Q，Q大于或者等于设定2CN115879241A权利要求书2/3页值Q0，0<Q0≤C0；SB5、更新退化连续域然后返回SB4；SB6、以作为最终退化点，获取原始数据{hd,hd+1,…,hR}作为振动数据D＝{d1,d2,…,dn,…,dN}，即dn＝hd+n‑1。3.如权利要求2所述的基于单源领域泛化的跨域轴承寿命预测方法，其特征在于，步骤SB4具体包括以下分步骤：SB41、计算上所有窗口取值的退化梯度的均值Av；SB42、令t的初始值为s；SB43、计算上窗口取值的退化梯度Δt；SB44、判断Δt是否大于0；是，则更新t＝t+1，并返回步骤SB43；否，则执行步骤SB45；SB45、判断t‑b是否