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摘要
刀具监测及可用剩余寿命(RUL)预测对降本增效及保证加工质量意义重大。针对单一传感器预测精度波动大、数据利用率低、可靠性低等问题,提出一种多通道信号融合及贝叶斯更新的刀具剩余寿命预测方法。通过计算多通道信号所提取特征的时间序列与对应时间矢量的斯皮尔曼等级相关系数对特征时序做单调性排序,取单调性得分高的特征用主成分分析进行融合并构建健康因子作为观测数据,基于贝叶斯理论及马尔科夫链蒙特卡洛采样估计退化模型参数,并随着时间推进及监测数据序贯可获,实时在线更新退化模型参数以逐渐逼近刀具磨损退化趋势,同时对每时刻剩余寿命进行迭代估计。所提方法可避免基于深度学习方法需要依赖大量全寿命数据离线训练预测模型且模型对新预测任务适应性有限的局限性。用PHM2010公开数据挑战赛中三槽球头硬质合金铣刀切削不锈钢过程磨损全寿命数据集验证了方法有效性。
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单位北京航空航天大学; 自动化学院
