軸承壽命評(píng)估方法的詳細(xì)介紹，軸承壽命評(píng)估就是指對(duì)軸承使用早期、中期、晚期剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)評(píng)估的行為。我們對(duì)軸承早期壽命估算的目的是幫助我們計(jì)算出機(jī)械設(shè)備部件的使用時(shí)間，中期壽命評(píng)估目的是避免設(shè)備在運(yùn)行時(shí)因軸承問題產(chǎn)生故障，通過機(jī)械軸承部件的檢測(cè)實(shí)現(xiàn)壽命估算。晚期壽命評(píng)估目 則是針對(duì)超過了軸承預(yù)定的壽命，通過預(yù)測(cè)來評(píng)估還能夠使用多少時(shí)間。

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

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

（1）統(tǒng)計(jì)壽命評(píng)估方法

統(tǒng)計(jì)壽命評(píng)估方法是基于統(tǒng)一校正學(xué)的-種，包含回歸分析和時(shí)間序列分析等。中，回@歸分析方法主要對(duì)研究對(duì)象與相關(guān)影響因素的因果關(guān)系進(jìn)行研究，前者為因素變量，后者為參數(shù)，將得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與可行的統(tǒng)一校正學(xué)方法結(jié)合起來實(shí)現(xiàn)壽命預(yù)測(cè)。該法主要用于解決相對(duì)簡單的軸承問題的，對(duì)于相對(duì)復(fù)雜的退化特征預(yù)測(cè)評(píng)估效果不好。自回歸（AR）模型基于時(shí)間序列分析和預(yù)測(cè)。記錄系統(tǒng)過去的一些時(shí)間值，以一定的方式取得當(dāng)前系統(tǒng)的預(yù)測(cè)值。然后進(jìn)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(duì)未來的系統(tǒng)狀態(tài)進(jìn)行評(píng)價(jià)。AR模型具有殘奧儀表識(shí)別簡單、實(shí)時(shí)性好、復(fù)雜度低的優(yōu)點(diǎn)。經(jīng)過近年的發(fā)展，基于AR，很多研究者提出了自回歸動(dòng)平均模型（ARMA）等模型。

（2）智能壽命評(píng)仿法

智能壽命評(píng)估方法分為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主導(dǎo)的壽命評(píng)估方法和根據(jù)專家多年的經(jīng)驗(yàn)積累的專家系統(tǒng)壽命評(píng)估方法兩類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是 近年來較為火熱的壽命評(píng)估方法，通過大量樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到適當(dāng)?shù)臋?quán)重和閾值，建立預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行剩余壽命的預(yù)測(cè)。它可以在信息不完整的情況下，提取性能惡化的信息進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，找出剩余的壽命預(yù)測(cè)規(guī)律。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非映射能力強(qiáng)，理想情況下可近似任意非線性函數(shù)，能很好地估計(jì)設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行狀況。但是，構(gòu)筑合理的網(wǎng)絡(luò)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(xùn)練時(shí)間過長，收斂速度慢等問題。專家壽命評(píng)估方法根據(jù)技術(shù)人員大量的理論知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行剩余壽命的估計(jì)方法。主要用于解決設(shè)備過于復(fù)雜、沒有相應(yīng)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(píng)估經(jīng)驗(yàn)，專家之間的標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)知可能不同，結(jié)果的偏差也不同。

（3）信息融合壽命評(píng)仿法

信息融合壽命評(píng)估方法是當(dāng)前在該領(lǐng)域中使用各種壽命評(píng)估方法進(jìn)行融合的預(yù)測(cè)技術(shù)。優(yōu)點(diǎn)是發(fā)揮不同類型方法的各自優(yōu)點(diǎn)，取長補(bǔ)短。在實(shí)際應(yīng)用中，融合建模的基本思路是：對(duì)物理模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)參數(shù)識(shí)別，將數(shù)學(xué)模型構(gòu)建為退化建模和剩余壽命評(píng)估的物理模型。數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)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(dòng)方法的初始條件或輔助模型進(jìn)行學(xué)習(xí)和培訓(xùn)。元件級(jí)、零件級(jí)、系統(tǒng)級(jí)采用不同特征的評(píng)估算法，然后將低層級(jí)和高層級(jí)算法或模型融合，多個(gè)評(píng)估方法結(jié)果的融合或組合。

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