非线性状态估计法预测齿轮箱故障

资 源 简 介

非线性状态估计法预测齿轮箱故障

详 情 说 明

非线性状态估计法在齿轮箱故障预测中的应用是一种先进的设备健康监测技术。该方法通过建立齿轮箱运行温度的非线性模型，实现对设备状态的持续跟踪和异常检测。

该方法的核心在于利用历史运行数据构建齿轮箱温度的非线性状态估计模型。这个模型能够学习齿轮箱在正常运行状态下的温度变化模式，并据此预测当前应该出现的温度值。当实际测量温度与预测值之间的残差超过正常范围时，就表明设备可能出现异常。

预测残差的统计特性变化是故障诊断的关键指标。在正常运行状态下，残差通常保持在一个稳定的统计分布范围内。当齿轮箱开始出现潜在故障时，这种统计特性会发生变化，表现为残差的均值、方差或分布形态的改变，从而为早期故障预警提供依据。

这种方法相较于传统的阈值报警具有明显优势，能够检测到更加微妙的异常变化，实现真正意义上的预测性维护。此外，非线性状态估计法对测量噪声和工况变化具有较强的鲁棒性，适用于工业现场的复杂环境。