[发明专利]一种伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法

权利要求书

1.一种伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、利用振动传感器采集多种工况下滚动轴承的振动加速度信号数据；

S2、对所采集的振动加速度信号数据进行时域、时频域的特征提取以构成原始特征集；

S3、根据特征的单调性对原始特征集进行特征选择，并通过堆叠稀疏自编码器对所选择的特征进行深层次的特征学习和特征压缩以构建滚动轴承退化特征向量；

S4、将步骤S3中构建的滚动轴承退化特征向量输入深层门控循环单元网络中进行训练，得到训练好的深层门控循环单元网络；

S5、采集待预测伺服电机滚动轴承的振动加速度信号并重复步骤S2和步骤S3，得到待预测伺服电机滚动轴承振动加速度信号对应的退化特征向量，然后将所得到的对应滚动轴承退化特征向量输入至所述步骤S4中训练好的深层门控循环单元网络，从而预测出待预测伺服电机滚动轴承的剩余使用寿命。

2.如权利要求1所述的伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S1中滚动轴承的振动加速度信号包括水平方向的振动加速度信号和垂直方向的振动加速度信号。

3.如权利要求2所述的伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现方式包括：

S21、提取步骤S1中所采集的每一个滚动轴承振动加速度信号的时域特征，包括振动加速度信号的均方根值、方差、均值、绝对均值、峰峰值、最大值、最小值、峭度、歪度和脉冲指标；

S22、对步骤S1中所采集的每一个滚动轴承振动加速度信号进行经验模态分解，并分别提取每一个振动加速度信号的N个IMF(Intrinsic Mode Function)分量，选取前面R(R≤N)个IMF分量并计算所选取的R个IMF分量的能量作为滚动轴承对应振动加速度信号的时频域特征；

S23、将步骤S22中所提取的N个IMF分量组合成大小为N×M的矩阵A，同时对矩阵A进行奇异值分解，可用公式表示：

A＝UΛΛ^T (1)

式(1)中，M表示IMF分量的离散点个数，U表示N×N的正交矩阵，V表示M×M的正交矩阵，Λ表示N×M的对角矩阵；

S24、计算出滚动轴承振动加速度信号所对应矩阵A的前面S(S≤N)个奇异值；

S25、将步骤S21中提取的时域特征、步骤S22中提取的IMF分量能量和步骤S24中所计算的矩阵A的奇异值组合构建一个原始特征集。

4.如权利要求3所述的伺服电机滚动轴承剩余使用寿命预测方法，其特征在于，所述步骤S21中所提取的滚动轴承振动加速度信号时域特征可用公式表示：

X_max＝max{x_i},(i＝1,2,…,n) (4)

X_min＝min{x_i},(i＝1,2,…,n) (5)

X_p＝X_max-X_min (6)

式(2)～式(11)中，X_rms表示均方根值，n表示在某一时刻振动传感器所采集的采样数，x_i表示某一时刻振动传感器采样数据中的第i个数据，σ_x表示方差，X_max表示最大值，X_min表示最小值，X_p表示峰峰值，表示均值，X_β表示峭度，X_α表示歪度，I_t表示脉冲指标。