一种基于数字孪生模型的轴承性能退化评估方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于数字孪生模型的轴承性能退化评估方法及系统，采用轴承数字孪生模型对服役工况下不同健康状态轴承的振动响应信号进行仿真计算；提取能表征轴承损伤程度的特征指标；获取轴承实际退化过程振动数据，并从中提取能表征损伤程度的特征指标；构建迁移长短时记忆网络，利用仿真和实际获取数据训练TLSTM模型，得到当前轴承健康状态指标，对轴承性能退化状态进行评估；当轴承健康状态指标HI连续m次超过报警阈值时报警。本发明利用与实际轴承同步更新的数字孪生模型仿真得到的轴承退化数据，既能获得高信噪比轴承退化数据，提高轴承评估精度，又能避免深度学习模型需要大量标签数据的问题。