针对滚动轴承剩余寿命预测中的特征评估及模型优化问题,提出了面向轴承寿命的特征评估与模型优化的方法.该方法在轴承特征进行单调性与敏感性评估的基础上,对轴承运行状态跟踪能力进行量化评估,进而筛选出表征轴承性能退化的多维特征集.为了减少多维特征集之间相关冗余信息对寿命预测的影响,采用相似近邻传播(affinity propagation,简称AP)聚类方法对多维特征集进行聚类和筛选.为了统一描述AP聚类后的特征对轴承退化状态的表征信息,采用自组织神经网络(self-organizing feature map,简称SOM)构建轴承健康指数.最后,利用自适应混沌粒子群算法(adaptive chaos particle swarm optimization,简称ACPSO)优化双指数模型预测轴承剩余寿命.试验表明,该方法可以准确描述轴承运行状态时期,并有效地预测了轴承的剩余寿命.
滚动轴承寿命预测 AP聚类 自组织神经网络 自适应混沌粒子群 双指数模型