针对模糊熵在提取滚动轴承性能退化特征时敏感度较低的问题,提出了一种基于类Sigmoid函数的改进模糊熵,并将其用于滚动轴承退化特征提取。针对传统的滚动轴承性能退化评估方法局部化的问题,提出了一种基于灰关系的滚动轴承性能退化评估方法,该方法使用灰关系理论评估提取的滚动轴承退化特征与可靠性之间的关系,从而达到从滚动轴承可靠性演变规律的整体角度评估滚动轴承退化特征的目的。实验结果表明,改进模糊熵可以精准地提取出滚动轴承的性能退化特征,并且基于改进模糊熵提取的滚动轴承退化特征与滚动轴承的保持可靠度具有一致的演变规律,可信水平均达到95%以上。

为解决单一传感器信号易受干扰且能提取的退化信息有限,导致轴承剩余寿命预测精度低的问题,提出一种基于双通道信息融合与门控单元(GRU)神经网络的轴承剩余寿命预测方法。进行轴承寿命试验时,在振动传感器采集信号的基础上增加声发射传感器,弥补单一信号易受干扰的缺点;使用卷积神经网络自动挖掘出包含轴承退化信息的特征,避免传统算法过分依赖专家判断的弊端;通过归一化处理对信息进行融合;最后使用这些数据训练GRU神经网络,利用训练好的门控单元神经网络预测高铁牵引电机轴承的剩余寿命。结果表明相比单通道数据,双通道数据训练出的门控神经网络模型的预测结果更为准确;门控单元神经网络相比长短时记忆神经网络有更高的轴承寿命预测精确度。