滚动轴承作为机械设备中应用广泛的重要基础零部件,其运行状态与机械设备整体性能密切相关,因此对滚动轴承进行可靠性评估及剩余寿命预测具有重要意义。在目前大数据和人工智能的工业背景下,基于深度学习技术的机械系统关键部件智能监测及预测方法越来越受到广泛关注。本文以滚动轴承全寿命振动信号为研究对象,采用数据驱动的研究方法,构建深度学习神经网络预测模型,为机械设备故障预警及制定维护策略提供技术支撑。论文主要研究内容如下:(1)论述课题选题背景及意义,阐述滚动轴承可靠性评估和剩余寿命预测的常用方法及思路。对趋势预测方法的应用进行深入研究,探讨循环神经网络及其变体形式在预测模型方面的研究进展,提出本文寿命预测思路。介绍轴承典型失效形式及故障特征,引入基于振动信号的退化特征参数提取方法,为下文奠定理论基础。(2)提出基于威布尔比例故障率模型和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)的滚动轴承可靠性评估及预测方法。通过核主元分析提取协变量建立威布尔比例故障率模型对滚动轴承可靠度进行评估,与神经网络预测模型结合,研究长短期记忆网络参数对预测结果的影响并验证神经网络的预测能力。(3)针对寿命预测过程中特征参数选择的问题,提出相关性、单调性、鲁棒性三个特征参数评价指标,定量评估和筛选表征滚动轴承退化趋势的特征参数。提出基于数据驱动的长短期记忆网络预测方法,利用筛选得到的特征参数构建时间序列数据,提取趋势变化特征,实现滚动轴承剩余寿命预测。通过滚动轴承全寿命试验数据验证预测方法的有效性和实用性。(4)在前文理论分析和算法的基础上,结合LabVIEW平台和Python语言优势,开发一套滚动轴承可靠性评估及寿命预测系统,实现机械系统传感器数据采集、机械部件在线监测及深度学习方法的实际应用。