PKPCA-LRM在滚动轴承性能退化评估中的应用

简介

滚动轴承作为旋转机械最重要的零部件之一,其可靠性和寿命直接影响着机器的可靠性和寿命,为解决滚动轴承可靠性难以估计的问题,提出一种基于概率核主成分分析(Probabilistic Kernel Principal Component Analysis,PKPCA)和Logistic回归模型(Logistic Regression Model,LRM)的滚动轴承可靠性评估方法.首先提取轴承的时域、频域和时频域特征值组成高维混合域特征集,并引入相对特征值降低轴承个体差异;然后用PKPCA挑选能够表征轴承退化状态的特征值作为Logistic回归模型的协变量;最后用Logistic回归模型对滚动轴承可靠性进行评估.通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性.