軸承壽命評估方法的詳細介紹，軸承壽命評估就是指對軸承使用早期、中期、晚期剩余壽命進行預測評估的行為。我們對軸承早期壽命估算的目的是幫助我們計算出機械設備部件的使用時間，中期壽命評估目的是避免設備在運行時因軸承問題產(chǎn)生故障，通過機械軸承部件的檢測實現(xiàn)壽命估算。晚期壽命評估目 則是針對超過了軸承預定的壽命，通過預測來評估還能夠使用多少時間。

那么我們應該通過什么方法來正確預測評估軸承壽命呢？近些年來，軸承壽命評估方法呈現(xiàn)”百家爭鳴”的現(xiàn)象，各種方法評估方法被研究出了。

總結(jié)以往軸承壽命評估案例，為大家介紹以下三種常見方法。分別為統(tǒng)計壽命評估方法、智能壽命評估方法、信息融合壽命評估方法。

（1）統(tǒng)計壽命評估方法

統(tǒng)計壽命評估方法是基于統(tǒng)一校正學的-種，包含回歸分析和時間序列分析等。中，回@歸分析方法主要對研究對象與相關影響因素的因果關系進行研究，前者為因素變量，后者為參數(shù)，將得到的實驗數(shù)據(jù)與可行的統(tǒng)一校正學方法結(jié)合起來實現(xiàn)壽命預測。該法主要用于解決相對簡單的軸承問題的，對于相對復雜的退化特征預測評估效果不好。自回歸（AR）模型基于時間序列分析和預測。記錄系統(tǒng)過去的一些時間值，以一定的方式取得當前系統(tǒng)的預測值。然后進行數(shù)據(jù)處理，得到必要模型的最高次側(cè)以及必要的殘奧儀表。最后，對未來的系統(tǒng)狀態(tài)進行評價。AR模型具有殘奧儀表識別簡單、實時性好、復雜度低的優(yōu)點。經(jīng)過近年的發(fā)展，基于AR，很多研究者提出了自回歸動平均模型（ARMA）等模型。

（2）智能壽命評仿法

智能壽命評估方法分為神經(jīng)網(wǎng)絡主導的壽命評估方法和根據(jù)專家多年的經(jīng)驗積累的專家系統(tǒng)壽命評估方法兩類。神經(jīng)網(wǎng)絡是 近年來較為火熱的壽命評估方法，通過大量樣本訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，得到適當?shù)臋?quán)重和閾值，建立預測模型，進行剩余壽命的預測。它可以在信息不完整的情況下，提取性能惡化的信息進行學習訓練，找出剩余的壽命預測規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡非映射能力強，理想情況下可近似任意非線性函數(shù)，能很好地估計設備的實際運行狀況。但是，構(gòu)筑合理的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)是困難的，且需要大量的性能劣化的樣本數(shù)據(jù)，存在訓練時間過長，收斂速度慢等問題。專家壽命評估方法根據(jù)技術人員大量的理論知識和經(jīng)驗，進行剩余壽命的估計方法。主要用于解決設備過于復雜、沒有相應的模型、沒有正確數(shù)字的問題。這就要求專家具有 長期的評估經(jīng)驗，專家之間的標準認知可能不同，結(jié)果的偏差也不同。

（3）信息融合壽命評仿法

信息融合壽命評估方法是當前在該領域中使用各種壽命評估方法進行融合的預測技術。優(yōu)點是發(fā)揮不同類型方法的各自優(yōu)點，取長補短。在實際應用中，融合建模的基本思路是：對物理模型進行動態(tài)參數(shù)識別，將數(shù)學模型構(gòu)建為退化建模和剩余壽命評估的物理模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動的特征提取、退化模式匹配與模型方法結(jié)合。選定的模型方法作為數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的初始條件或輔助模型進行學習和培訓。元件級、零件級、系統(tǒng)級采用不同特征的評估算法，然后將低層級和高層級算法或模型融合，多個評估方法結(jié)果的融合或組合。

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