蔡曜,王建青,司玉辉,王玉琢,郭伟,武展
现有轴承寿命预测的研究成果直接应用于陀螺电机轴承时,存在轴承振动信号难采集、模型使用小样本、非等间隔数据建模精度低等问题。选取陀螺电机电流信号作为可测信号并制定执行标准,截取有效电信号;提取初值化均方根值和Renyi熵作为退化特征以描述轴承寿命。设计的非等间隔、融合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和生物地理学算法(Biogeography-based Optimization,BBO)的灰色模型(Grey Models,GM),即非等间隔EMD-BBO-GM(1,1),其包括间隔变化、数据分解、模型构建和参数优化共4个模块,可实现轴承寿命预测功能。选取小微挠性陀螺电机进行轴承寿命预测试验。研究结果表明,新模型使用两种退化特征获得的预测寿命与实际寿命相当,拟合精度不低于98%,预测精度不低于95%;与标准GM(1,1)相比,预测精度提升量为24.975%,间隔变化、数据分解和参数优化3个模块的贡献度分别为90.94%、3.64%、5.42%。