滚动轴承作为旋转机械最重要的零部件之一,其可靠性和寿命直接影响着机器的可靠性和寿命,为解决滚动轴承可靠性难以估计的问题,提出一种基于概率核主成分分析(Probabilistic Kernel Principal Component Analysis,PKPCA)和Logistic回归模型(Logistic Regression Model,LRM)的滚动轴承可靠性评估方法.首先提取轴承的时域、频域和时频域特征值组成高维混合域特征集,并引入相对特征值降低轴承个体差异;然后用PKPCA挑选能够表征轴承退化状态的特征值作为Logistic回归模型的协变量;最后用Logistic回归模型对滚动轴承可靠性进行评估.通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性.

为了提高少失效或零失效数据条件下的航空发动机轴承运行可靠性评估精度和可信性,提出了一种基于比例协变量模型(PCM)和Logistic回归模型(LRM)混合的可靠性评估方法。首先对轴承运行过程中的监测数据进行信号分析,提取状态特征指标,结合失效阈值确定设备状态,利用LRM先求解轴承的初始可靠性,进一步求解出轴承的初始故障率和基本协变量函数;然后与PCM相结合,通过响应协变量和基本协变量函数对系统故障率函数进行不断更新,动态揭示状态监测数据与可靠性的映射关系;最后利用更新后的故障率函数对航空发动机轴承进行运行可靠性评估。试验结果表明该方法不需要人为确定基本协变量函数,避免了主观选择差异带入的估计偏差,所确定的寿命误差在5%以内,为少失效或无失效条件下的运行可靠性评估提供了一种新的手段。