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基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测研究

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基于动态状态空间模型的滚动轴承寿命预测研究

作者：彭琦北京化工大学

学位级别：硕士

滚动轴承是旋转机械中的关键部件,对其剩余寿命的预测对机械设备的正常运转和维修尤其重要。准确预测滚动轴承寿命,可以合理安排其性能检查及维护更换工作,避免过度维修,产生不必要的经济损失,影响生产安全。滚动轴承寿命预测方法主要... 详细信息

滚动轴承是旋转机械中的关键部件,对其剩余寿命的预测对机械设备的正常运转和维修尤其重要。准确预测滚动轴承寿命,可以合理安排其性能检查及维护更换工作,避免过度维修,产生不必要的经济损失,影响生产安全。滚动轴承寿命预测方法主要分为以下三种类型：基于统计模型滚动轴承寿命预测方法、基于断裂力学模型滚动轴承寿命预测方法、基于数据驱动滚动轴承寿命预测方法。综合三种方法各自优势,本文以滚动轴承退化机理为基础,利用特征值对常见疲劳退化公式进行改进,建立物理的动态状态空间模型,并利用物理的动态状态空间模型寿命预测方法递推预测滚动轴承寿命,具体研究内容如下：(1)基于滚动轴承疲劳退化机理,对裂纹扩展公式Paris公式进行改进,提出物理动态状态空间模型,并利用物理动态状态空间模型寿命预测方法对滚动轴承寿命进行预测;(2)研究以物理动态状态空间模型为基础,对Foreman公式进行改进,提出多阶段物理动态状态空间模型,利用多阶段物理动态状态空间模型寿命预测方法对滚动轴承寿命进行预测;(3)利用滚动轴承时域特征值及频域特征值构造多维特征矩阵,通过流形学习对多维特征矩阵进行处理,建立一种新的距离指标,最后应用距离评估算法选取最敏感特征值;(4)对粒子滤波算法的重采样算法进行对比分析,选取最优重采样算法,提高寿命预测结果准确率。

关键词：滚动轴承动态状态空间模型粒子滤波寿命预测

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基于AGPF的目标定位精度改善方法

计算机与数字工程 2024年第3期52卷 841-845,891页

作者：蔡明李国华季茜李培德湖北省气象信息与技术保障中心武汉430074 暴雨监测预警湖北重点实验室武汉430074 黄冈市气象局黄冈438000

针对传统遗传算法粒子滤波容易因遗传操作参数恒定不变而陷入局部最优的问题,在遗传算法粒子滤波中引入自适应方法,提出自适应遗传算法粒子滤波。根据粒子适应度的大小,动态调节遗传操作的交叉、突变概率,从而在尽可能多地保留优势粒子... 详细信息

针对传统遗传算法粒子滤波容易因遗传操作参数恒定不变而陷入局部最优的问题,在遗传算法粒子滤波中引入自适应方法,提出自适应遗传算法粒子滤波。根据粒子适应度的大小,动态调节遗传操作的交叉、突变概率,从而在尽可能多地保留优势粒子的同时更有效地产生新的优势粒子,跳出局部最优。将自适应遗传算法粒子滤波应用于动态目标定位模型,并将其与遗传算法粒子滤波的性能进行比较。结果表明,自适应方法的引入可以增加算法有效粒子数,有效解决算法早熟问题,改善滤波精度,对于提高动态目标定位精度是有效的。

关键词：动态状态空间模型自适应目标定位遗传算法粒子滤波

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基于能量检测的异步感知算法

通信学报 2017年第3期38卷 165-173页

作者：余盼李斌赵成林北京邮电大学信息与通信工程学院北京100876

在未来异构无线网络中,授权用户(PU)与认知用户(SU)间无法进行协作定时,导致授权用户发射机和认知用户接收机之间存在感知时间差。针对这一异步感知场景,基于贝叶斯统计估计理论提出一种全新的异步感知算法。首先,提出一种统一的动态状... 详细信息

在未来异构无线网络中,授权用户(PU)与认知用户(SU)间无法进行协作定时,导致授权用户发射机和认知用户接收机之间存在感知时间差。针对这一异步感知场景,基于贝叶斯统计估计理论提出一种全新的异步感知算法。首先,提出一种统一的动态状态空间模型,来描述可观测能量与动态授权用户状态以及未知时间差之间的关系;然后,利用随机有限集并基于最大后验概率准则设计一种迭代式估计方案;最后,通过粒子滤波以数值逼近方式得到估计结果。仿真结果表明,通过准确获取出感知时间差,所提出的异步感知算法可有效消除接收信号的信息不确定性,从而显著提高频谱感知性能。

关键词：频谱感知异步感知动态状态空间模型最大后验概率联合估计

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粒子滤波及其改进算法的比较

中国新通信 2009年第15期11卷 45-51页

作者：王九明酆广增南京邮电大学通信与信息工程学院南京210003

针对非线性、非高斯问题,建立了动态状态空间模型,详细分析了贝叶斯滤波的原理。对于满足线性和高斯的状态空间模型,卡尔曼滤波性能是最优的。但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们不得不寻找一种更好的滤波方法。解决非线... 详细信息

针对非线性、非高斯问题,建立了动态状态空间模型,详细分析了贝叶斯滤波的原理。对于满足线性和高斯的状态空间模型,卡尔曼滤波性能是最优的。但是,真实世界的非线性、非高斯问题存在,使得人们不得不寻找一种更好的滤波方法。解决非线性滤波问题最普遍的方法就是扩展卡尔曼滤波。但扩展卡尔曼滤波只适合弱非线性系统,对于强非线性系统,容易导致滤波发散。因而介绍了适用于强非线性、无高斯约束的基于序列蒙特卡罗算法的粒子滤波波器及其改进算法规则化粒子滤波器。最后对上述几种滤波器进行了性能仿真及分析。

关键词：动态状态空间模型贝叶斯滤波非线性非高斯扩展卡尔曼滤波粒子滤波规则化粒子滤波