滚动轴承自适应组合状态预测方法研究

来源：机床与液压杂志2022年第4期北京时间：

作者：曹现刚，雷卓，罗璇，李彦川，张梦园，段欣宇

单位：西安科技大学机械工程学院，陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院，陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院；西安科技大学机械工程学院，陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院，陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室；西安科技大学机械工程学院，陕西省矿山机电装备智能监测重点实验室

摘要：滚动轴承的状态预测组合模型中配比权重多为固定权重，自适应动态调整权重的组合型状态预测方法较少。为解决此问题，提出一种基于ARIMA与Elman的轴承自适应组合状态预测方法；采用IMS提供的轴承加速性能退化数据集进行验证。结果表明：使用单一ARIMA模型的预测相对误差为3.95%，使用单一Elman模型的预测相对误差为5.62%，而使用文中提出的变权重Elman-ARIMA组合预测模型的平均相对误差为3.22%，低于2种单一预测模型，预测结果具有更高的可靠性，证明了组合预测方法的可行性。

关键词：滚动轴承;组合预测模型;状态预测;Elman模型;ARIMA模型

基金资助：国家自然科学基金重点项目(51834006)；国家自然科学基金面上项目(51875451)