非常全面，這篇文章把軸承壽命評估方法介紹的很詳細(xì)

時間：2020-08-15作者：深圳市訊科標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)服務(wù)有限公司瀏覽：169

軸承壽命評估就是指對軸承使用早期、中期、晚期剩余壽命進(jìn)行預(yù)測評估的行為。我們對軸承早期壽命估算的目的是幫助我們計算出機(jī)械設(shè)備部件的使用時間，中期壽命評估目的是避免設(shè)備在運(yùn)行時因軸承問題產(chǎn)生故障，通過機(jī)械軸承部件的檢測實(shí)現(xiàn)壽命估算。晚期壽命評估目 則是針對**過了軸承預(yù)定的壽命，通過預(yù)測來評估還能夠使用多少時間。
那么我們應(yīng)該通過什么方法來正確預(yù)測評估軸承壽命呢？近些年來，軸承壽命評估方法呈現(xiàn)”百家爭鳴”的現(xiàn)象，各種方法評估方法被研究出了。
總結(jié)以往軸承壽命評估案例，為大家介紹以下三種常見方法。分別為統(tǒng)計壽命評估方法、智能壽命評估方法、信息融合壽命評估方法。
（1）統(tǒng)計壽命評估方法
統(tǒng)計壽命評估方法是基于統(tǒng)一校正學(xué)的-種，包含回歸分析和時間序列分析等。中，回@歸分析方法主要對研究對象與相關(guān)影響因素的因果關(guān)系進(jìn)行研究，前者為因素變量，后者為參數(shù)，將得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與可行的統(tǒng)一校正學(xué)方法結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)壽命預(yù)測。該法主要用于解決相對簡單的軸承問題的，對于相對復(fù)雜的退化特征預(yù)測評估效果不好。自回歸（AR）模型基于時間序列分析和預(yù)測。記錄系統(tǒng)過去的一些時間值，以一定的方式**當(dāng)前系統(tǒng)的預(yù)測值。然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，得到必要模型的較高次側(cè)以及必要的殘奧儀表。最后，對未來的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行評價。AR模型具有殘奧儀表識別簡單、實(shí)時性好、復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)過近年的發(fā)展，基于AR，很多研究者提出了自回歸動平均模型（ARMA）等模型。
（2）智能壽命評仿法
智能壽命評估方法分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主導(dǎo)的壽命評估方法和根據(jù)*多年的經(jīng)驗(yàn)積累的*系統(tǒng)壽命評估方法兩類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是 近年來較為火熱的壽命評估方法，通過大量樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到適當(dāng)?shù)臋?quán)重和閾值，建立預(yù)測模型，進(jìn)行剩余壽命的預(yù)測。它可以在信息不完整的情況下，提取性能惡化的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，找出剩余的壽命預(yù)測規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非映射能力強(qiáng)，理想情況下可近似任意非線性函數(shù)，能很好地估計設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況。但是，構(gòu)筑合理的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是困難的，且需要大量的性能劣化的樣本數(shù)據(jù)，存在訓(xùn)練時間過長，收斂速度慢等問題。*壽命評估方法根據(jù)技術(shù)人員大量的理論知識和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行剩余壽命的估計方法。主要用于解決設(shè)備過于復(fù)雜、沒有相應(yīng)的模型、沒有正確數(shù)字的問題。這就要求*具有 長期的評估經(jīng)驗(yàn)，*之間的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)知可能不同，結(jié)果的偏差也不同。
（3）信息融合壽命評仿法
信息融合壽命評估方法是當(dāng)前在該領(lǐng)域中使用各種壽命評估方法進(jìn)行融合的預(yù)測技術(shù)。優(yōu)點(diǎn)是發(fā)揮不同類型方法的各自優(yōu)點(diǎn)，取長補(bǔ)短。在實(shí)際應(yīng)用中，融合建模的基本思路是：對物理模型進(jìn)行動態(tài)參數(shù)識別，將數(shù)學(xué)模型構(gòu)建為退化建模和剩余壽命評估的物理模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征提取、退化模式匹配與模型方法結(jié)合。選定的模型方法作為數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的初始條件或輔助模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和培訓(xùn)。元件級、零件級、系統(tǒng)級采用不同特征的評估算法，然后將低層級和高層級算法或模型融合，多個評估方法結(jié)果的融合或組合。



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