基于GMDH模型的滚动轴承故障预警研究

摘要：

针对传统的故障预警预测方法存在误差较大的问题,提出一种基于数据分组处理(GMDH)模型的故障预测方法对滚动轴承的潜在故障进行预警.该方法利用模型选定准则选择最优的预警模型,发出故障预警信息,并设置停机阈值,可为设备的预知性维护研究提供支持.对滚动轴承加速疲劳寿命试验所得的数据进行分析,分析结果表明,利用GMDH模型对滚动轴承故障的预测结果与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1％,比传统的基于BP神经网络模型的预测精度提高了0.51％.这说明基于GMDH模型的故障预测方法为油气设备的安全运行提供了更可靠的保障.

关键词：GMDH算法、优化模型、滚动轴承、故障预警、预警阈值、预测精度

所属期刊栏目：41

分类号：TE933(石油机械设备与自动化)

资助基金：国家科技支撑计划项目2011BAK06B01;国家自然科学基金项目51104168;中国石油科技创新基金项目2011D-5006-0408;中国石油大学北京引进人才科研启动基金项目QD-2010-01;北京市优秀博士学位论文指导教师科技项目YB20111141401;北京市自然科学基金项目3132027;中国石油天然气集团公司科学研究与技术开发项目2012B-3407

在线出版日期：2013-10-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：76-79