煤机设备轴承剩余寿命预测对设备维护具有重要意义.现有的轴承剩余寿命预测方法或难以建立精确的轴承失效数学模型,或预测精度受样本完备性和准确性的制约,且退化特征量通常采用时域、频域指标,受煤机恶劣工作环境影响较大,导致预测精度不高.针对该问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和灰色模型(GM)的煤机设备轴承剩余寿命预测方法:采用EMD对煤机设备轴承振动加速度信号进行滤波处理;提取滤波信号的均方根作为表征轴承健康状态的退化特征量,形成退化特征量序列;采用退化特征量序列训练GM,进而建立GM轴承剩余寿命预测模型来预测退化特征量的变化趋势,以退化特征量达到设定阈值的时间间隔作为剩余寿命预测值.试验台试验和工程应用结果表明,该方法可有效预测煤机设备轴承剩余寿命,预测精度较高,预测结果能指导现场设备维护.
煤机设备 轴承剩余寿命预测 经验模态分解 灰色模型 信号均方根 退化特征量