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基于RVM和WPHM的滚动轴承剩余寿命预测汇报人：2024-01-23

引言滚动轴承剩余寿命预测基础理论基于RVM的滚动轴承剩余寿命预测模型基于WPHM的滚动轴承剩余寿命预测模型RVM与WPHM融合模型在滚动轴承剩余寿命预测中应用总结与展望contents目录

01引言

传统的寿命预测方法往往基于经验公式和统计模型，难以适应复杂多变的工况和个体差异。基于RVM和WPHM的滚动轴承剩余寿命预测方法能够更好地利用历史数据和实时监测信息，提高预测精度和可靠性。滚动轴承是机械设备中的重要部件，其剩余寿命预测对于保障设备安全运行具有重要意义。研究背景和意义

国内外学者在滚动轴承剩余寿命预测方面开展了大量研究，提出了多种基于数据驱动和物理模型的预测方法。目前，基于深度学习和集成学习的数据驱动方法在处理大规模、高维度数据时表现出较好的性能。未来，随着传感器技术和计算能力的不断提升，基于多源信息融合和自适应学习的预测方法将成为研究热点。国内外研究现状及发展趋势

研究内容01基于RVM和WPHM的滚动轴承剩余寿命预测方法，包括数据预处理、特征提取、模型构建和性能评估等方面。研究方法02采用理论分析和实验验证相结合的方法，首先构建滚动轴承寿命预测的数学模型，然后利用历史数据和实时监测信息进行模型训练和测试，最后对预测结果进行评估和优化。技术路线03数据收集与预处理-特征提取与选择-模型构建与训练-模型测试与评估-结果分析与优化。本课题研究内容和方法

02滚动轴承剩余寿命预测基础理论

123滚动轴承在交变应力作用下，经过一定次数的应力循环后，在局部区域产生裂纹并逐步扩展，最终导致疲劳断裂。疲劳失效滚动轴承在工作中，由于摩擦力的作用，使得轴承表面材料不断损失，导致轴承间隙增大、精度降低，最终失效。磨损失效滚动轴承在潮湿或有腐蚀性介质的环境中工作时，表面会发生化学或电化学反应，导致轴承表面损坏。腐蚀失效滚动轴承失效机理分析

通过建立滚动轴承的物理模型或数学模型，利用历史数据对模型进行参数估计，从而实现对剩余寿命的预测。基于模型的方法利用机器学习、深度学习等算法对历史数据进行训练和学习，挖掘数据中的潜在规律，构建预测模型对剩余寿命进行预测。基于数据驱动的方法将基于模型的方法和基于数据驱动的方法相结合，充分利用两者的优势，提高预测精度和稳定性。混合方法剩余寿命预测方法概述

RVM（相关向量机）算法原理RVM是一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，通过最大化边际似然函数得到相关向量，从而构建分类或回归模型。在滚动轴承剩余寿命预测中，RVM可以利用历史数据构建回归模型，实现对剩余寿命的预测。WPHM（加权比例风险模型）算法原理WPHM是一种基于生存分析的比例风险模型，通过引入加权函数来考虑不同因素对剩余寿命的影响。在滚动轴承剩余寿命预测中，WPHM可以利用历史数据构建比例风险模型，并考虑多种因素对剩余寿命的影响，提高预测精度和稳定性。相关算法原理介绍

03基于RVM的滚动轴承剩余寿命预测模型

适用于小样本数据：在样本数量较少时，仍能保持较好的预测性能。概率输出：提供预测结果的概率分布，便于评估预测不确定性。稀疏性：通过自动选择相关向量，实现模型的稀疏表示，降低模型复杂度。RVM（相关向量机）是一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，通过最大化边际似然函数来优化模型参数，实现分类或回归任务。RVM算法特点RVM算法原理及特点

数据清洗去除异常值、噪声等干扰因素。数据标准化将不同量纲的特征统一到同一尺度下，便于模型训练。数据预处理与特征提取方法

时域特征通过傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，提取频域特征，如功率谱密度、频率中心等。频域特征时频域特征结合时域和频域分析方法，提取轴承振动信号的时频域特征，如小波变换系数、Hilbert-Huang变换谱等。提取轴承振动信号的时域统计特征，如均值、方差、峰度等。数据预处理与特征提取方法

010203模型构建选择合适的核函数及参数，构建RVM回归模型。设置模型超参数，如正则化系数、核函数参数等。模型构建与训练过程型构建与训练过程训练过程将预处理后的特征数据划分为训练集和测试集。利用训练集数据对RVM模型进行训练，优化模型参数。通过交叉验证等方法评估模型性能，调整超参数以获取最佳预测效果。

实验结果分析与讨论采用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等指标评估模型的预测精度。模型性能比较与其他常用轴承剩余寿命预测模型（如支持向量机、神经网络等）进行比较分析，讨论RVM模型的优缺点及适用场景。不确定性分析利用RVM模型提供的概率输出信息，对预测结果的不确定性进行分析和讨论。预测精度评估

04基于WPHM的滚动轴承剩余寿命预测模型

WPHM（WeightedPartialHarmonicMe