【摘 要】
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滚动轴承作为旋转机械的关键零部件，其剩余使用寿命（RUL）预测对生产维修和人身安全具有重要意义。由于滚动轴承复杂多变的工作环境，使得同工况的参考样本少而变工况的参考样本较多，具有不平衡、不完整、无标签及噪声干扰等特性，增加了滚动轴承RUL预测的困难。随着大数据时代的来临和人工智能的发展，滚动轴承RUL预测方法也变得更加丰富。因此，在故障预测与健康管理（PHM）的框架下，对滚动轴承失效模式和故障数据
【基金项目】
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武器装备预先研究项目（ZQ2019520811）；
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滚动轴承作为旋转机械的关键零部件，其剩余使用寿命（RUL）预测对生产维修和人身安全具有重要意义。由于滚动轴承复杂多变的工作环境，使得同工况的参考样本少而变工况的参考样本较多，具有不平衡、不完整、无标签及噪声干扰等特性，增加了滚动轴承RUL预测的困难。随着大数据时代的来临和人工智能的发展，滚动轴承RUL预测方法也变得更加丰富。因此，在故障预测与健康管理（PHM）的框架下，对滚动轴承失效模式和故障数据特点进行阐述，对故障特征提取、降维和融合方法以及得到的性能退化指标分别进行了分类和对比分析。结合数据驱动算法，对滚动轴承RUL的预测方法、模型选择和评估标准进行了梳理和对比。最后对滚动轴承RUL预测未来的发展趋势进行了展望。
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