基于核函数-Wiener过程的轧辊非线性退化建模与剩余寿命预测

TH17; 在轧钢生产过程中,由于磨损等原因,长时间复杂工况运行下的轧辊工作性能会呈现逐步衰退的特征.考虑轧辊工作环境具有工况复杂、随机干扰强等特点,提出基于核函数-Wiener过程(KWP)退化模型,使用Wiener过程刻画轧辊退化趋势的强随机性特征,引入核函数捕捉轧辊的非线性退化路径,推导贝叶斯框架下参数估计的解析表达式,并构造轧辊可工作转动量的健康指标,进一步预测轧辊剩余寿命(RUL).结合某钢铁公司1580热轧生产线现场数据,所构建模型拟合优度达到0.989,剩余寿命预测误差低于4.7％,相较常见机器学习算法取得了更好效果,有助于提高设备运转效率与安全性并实现视情维护....

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Published in上海交通大学学报 Vol. 57; no. 8; pp. 1037 - 1045
Main Authors 王汉禹, 陈震, 周笛, 陈兆祥, 潘尔顺
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 上海交通大学机械与动力工程学院,上海200240 28.08.2023
Subjects
remai-ning useful life(RUL)prediction
非线性建模
Wiener过程
轧辊
nonlinear modeling
性能退化
Wiener process
核函数
performance degradation
kernel function
剩余寿命预测
roller
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ISSN1006-2467
DOI10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.004

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Summary:TH17; 在轧钢生产过程中,由于磨损等原因,长时间复杂工况运行下的轧辊工作性能会呈现逐步衰退的特征.考虑轧辊工作环境具有工况复杂、随机干扰强等特点,提出基于核函数-Wiener过程(KWP)退化模型,使用Wiener过程刻画轧辊退化趋势的强随机性特征,引入核函数捕捉轧辊的非线性退化路径,推导贝叶斯框架下参数估计的解析表达式,并构造轧辊可工作转动量的健康指标,进一步预测轧辊剩余寿命(RUL).结合某钢铁公司1580热轧生产线现场数据,所构建模型拟合优度达到0.989,剩余寿命预测误差低于4.7％,相较常见机器学习算法取得了更好效果,有助于提高设备运转效率与安全性并实现视情维护.
ISSN:1006-2467
DOI:10.16183/j.cnki.jsjtu.2022.004