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摘要：本发明提供一种数模联合驱动的滚动轴承剩余使用寿命预测系统及方法，涉及滚动轴承健康预测技术领域。本发明考虑裂纹开裂特征并引入损伤变量概念以模拟内圈缺陷尺寸的演化历程，用于获得滚动轴承内圈故障的全寿命周期精准振动信号。所提模型只需要实时监测数据，避免了传统孪生模型对当前工况下全寿命周期实测振动信号需求。与此同时，在自然剥落情况下滚动轴承缺陷边缘时而粗糙、时而平滑，将引起滚动体进入退出特征信号不一致且通常较弱，进而导致缺陷尺寸难以精准识别。本发明采用改进的特征模态分解法对滚动轴承的振动信号进行有效分解故障特征以及噪音，实现自然剥落状态下滚动轴承内圈缺陷尺寸高精度识别。
主权项：1.一种数模联合驱动的滚动轴承剩余使用寿命预测系统，其特征在于，该系统为一个数字孪生模型，包括物理实体模块、高保真模型模块、整体更新模块、局部更新模块和剩余使用寿命预测模块；所述物理实体模块用于获取实时监测的滚动轴承内圈故障的振动信号；所述高保真模型模块用于利用损伤-断裂耦合理论表征滚动轴承的失效机理，结合损伤力学与动力学建立具备缺陷扩展的滚动轴承动力学模型，利用滚动轴承动力学模型生成表示滚动轴承不同退化阶段的模拟的滚动轴承内圈故障全寿命周期的振动信号；所述整体更新模块用于利用递归特征模态分解算法分解实时监测的滚动轴承的内圈故障振动信号以获取滚动轴承内圈的缺陷尺寸，利用获取的滚动轴承内圈的缺陷尺寸对高保真模型模块进行更新，得到更新后的模拟的滚动轴承内圈故障全寿命周期的振动信号；所述局部更新模块为CWGAN-GP网络模型，用于将更新后的模拟的滚动轴承内圈故障的振动信号作为条件信息，通过生成器与判别器之间不断博弈，得到修正后的滚动轴承内圈故障全寿命周期的振动信号；所述剩余使用寿命预测模块用于利用修正后的滚动轴承内圈故障全寿命周期的振动信号构建训练集对门控循环单元网络GRU进行训练，并使用训练完成的门控循环单元网络GRU实现剩余使用寿命的预测。
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百度查询： 沈阳建筑大学 数模联合驱动的滚动轴承剩余使用寿命预测系统及方法
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