【摘 要】
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寿命预测是现代机械设计和设备状态监测与维护的关键问题.实时监测信息可以反映设备的健康状况,如果能够有效地利用这些信息,就可以合理并连续地估计设备的剩余寿命.本文提出
【机 构】
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西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室,西安710049
【出 处】
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2012年全国振动工程及应用学术会议
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寿命预测是现代机械设计和设备状态监测与维护的关键问题.实时监测信息可以反映设备的健康状况,如果能够有效地利用这些信息,就可以合理并连续地估计设备的剩余寿命.本文提出一种基于gamma先验的指数退化模型,利用贝叶斯更新方法,估计并更新设备的剩余寿命.首先根据设备的退化特征建立指数退化模型,然后利用贝叶斯方法,结合历史退化信号和实时监测振动信号更新退化模型,计算得到设备的闭环剩余寿命分布,在此基础上估计剩余寿命.贝叶斯更新方法有效地将历史数据、人为经验以及实时监测信息进行融合,扩大了样本容量,实时更新寿命分布,避免了冗余计算.运用轴承疲劳加速全寿命试验对退化模型和贝叶斯更新方法进行检验,结果表明该方法可有效地估计轴承的剩余寿命,具有较强的工程实用价值和通用性.
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