基于級聯(lián)長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承復(fù)合故障預(yù)測

江旭耀，林群煦，侯至丞，張 弓，張金越，楊 根

（1.五邑大學(xué) 軌道交通學(xué)院，廣東 江門 529020；2.廣州先進(jìn)技術(shù)研究所，廣東 廣州 511458；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100086；4.廣東技術(shù)師范大學(xué)，廣東 廣州 510665）

0 引言

機(jī)械故障預(yù)測與健康管理技術(shù)最早屬于軍事領(lǐng)域，被應(yīng)用于軍用設(shè)備的維護(hù)。相比以往的修復(fù)性維修和預(yù)防性維護(hù)，預(yù)測性維護(hù)能明顯提升設(shè)備的有效利用率并降低維護(hù)成本，但對機(jī)械狀態(tài)的監(jiān)測和健康度的判斷提出了更高的要求。

傳統(tǒng)的預(yù)測性維護(hù)方法分為兩種，即基于物理模型的預(yù)測性維護(hù)法（簡稱“物理模型法”）和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的預(yù)測性維護(hù)法（簡稱“數(shù)據(jù)驅(qū)動法”）［1］。物理模型法是利用固有系統(tǒng)故障機(jī)制構(gòu)建物理退化模型，再根據(jù)該模型來評估當(dāng)前健康狀態(tài)和預(yù)測剩余壽命，其包括基于力學(xué)的物理退化模型［2］、基于隨機(jī)退化的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ停?］和基于確定性模型［4］等。數(shù)據(jù)驅(qū)動法則是通過傳感器獲取大量機(jī)械運(yùn)轉(zhuǎn)數(shù)據(jù)，并利用Teager能量算子［5］、小波變換［6］、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解［7］和希爾伯特包絡(luò)［8］等方法來提取故障特征，再建立數(shù)學(xué)模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來評估機(jī)械狀態(tài)和預(yù)測剩余壽命。

對于簡單機(jī)械，物理模型法尚可行；但面對結(jié)構(gòu)復(fù)雜、參數(shù)相互耦合的現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備，物理模型法會導(dǎo)致建模難度成倍增大，甚至無法得到精確的物理模型，且預(yù)測效果不佳。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃痛_定性模型等根據(jù)概率論建立的模型除了會遇到物理模型相同的問題外，還可能遇到機(jī)械材料的更迭、內(nèi)部材料的差異和外部環(huán)境的不斷變化等因素所導(dǎo)致的不同材料間相互作用、互相影響的問題，致使準(zhǔn)確的模型難以被獲得且預(yù)測效果不佳。而數(shù)據(jù)驅(qū)動法則需要人工從大量數(shù)據(jù)中尋找出機(jī)械故障特征，對單一故障而言，其尚且能找到故障特征；但面對復(fù)合故障導(dǎo)致的故障特征相互耦合的狀況時，尋找故障特征的過程則會變得非常繁瑣。

針對傳統(tǒng)預(yù)測性維護(hù)方法存在的不足，本文提出一種基于級聯(lián)長短期記憶（long short term memory，LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法來估計(jì)機(jī)械健康度衰減曲線，并與共振解調(diào)法提取的健康度曲線進(jìn)行對比。結(jié)果顯示，該方法能通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效自動地提取相應(yīng)數(shù)據(jù)特征；且面對復(fù)合故障時，該方法同樣有較好的效果，能有效解決人工處理數(shù)據(jù)尋找故障特征繁瑣以及提取復(fù)合故障特征困難的問題。文章最后根據(jù)此方法搭建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實(shí)現(xiàn)健康度判斷和剩余使用壽命預(yù)測，并證明其有效性。

1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和共振解調(diào)

1.1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種模擬人腦學(xué)習(xí)能力的新式模型搭建方法近年來被廣泛應(yīng)用［9］。其最早被Kunihiko Fukushima用于貓視覺實(shí)驗(yàn)中以模擬類似人腦神經(jīng)元的多層結(jié)構(gòu)認(rèn)知體［10］；而后，伴隨著BP算法［11］的提出和基于GPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建［12］，其在工程應(yīng)用上有了突破。文獻(xiàn)［13］中提出的AlexNet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分類方面取得了驚人的效果［13］。除了這類在圖像識別上具有優(yōu)勢的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）外，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）在處理振動加速度、語義及音頻等時間維度數(shù)據(jù)上具有十分顯著的優(yōu)勢［14］。

RNN最大的特點(diǎn)是按時序輸入與輸出，隱藏層中參數(shù)也隨時序流動而逐級傳遞；但其存在梯度彌散和梯度爆炸的問題，對于長時間的數(shù)據(jù)依賴存在一定困難?；赗NN的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則通過引入自循環(huán)的方式提供給梯度長時間流動的路徑，有效改善了梯度彌散和梯度爆炸問題。文獻(xiàn)［15］利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測腦電信號，進(jìn)而預(yù)測抑郁癥的發(fā)病趨勢。文獻(xiàn)［16］利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Bi-LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了風(fēng)電場的風(fēng)速預(yù)測。文獻(xiàn)［17］則提出了一種利用LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對DDoS攻擊進(jìn)行判別的方法。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對處理時序數(shù)據(jù)的有效性得益于門控自循環(huán)的設(shè)計(jì)，圖1示出LSTM的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)。圖中，F(xiàn)（t）為遺忘門輸入，S（t）代表當(dāng)前細(xì)胞狀態(tài)，I（t）為輸入門，X（t）為神經(jīng)元輸入為候選向量，O（t）為神經(jīng)元輸出為輸出門，具體計(jì)算如式（1）～式（6）所示。

圖1 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)Fig.1 Neuron structure of LSTM neural network

式中：σ——sigmoid激活函數(shù)；tanh——激活函數(shù)；Wf、Wi、Wc、Wo——分別為遺忘門、輸入門、候選向量和輸出門的權(quán)重；bf、bi、bc、bo——分別為遺忘門、輸入門、候選向量和輸出門的偏置項(xiàng)。

LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)除了具有RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序數(shù)據(jù)流動特點(diǎn)外，還增加了細(xì)胞狀態(tài)傳入的路徑，使得有價值的信息可以通過更新細(xì)胞狀態(tài)的方式按時序傳遞至網(wǎng)絡(luò)后面任意時刻的神經(jīng)元內(nèi)，實(shí)現(xiàn)了有益數(shù)據(jù)的長時間持續(xù)流動。

1.2 共振解調(diào)

傳統(tǒng)軸承健康度判別法中應(yīng)用最廣的是共振解調(diào)技術(shù)［18］，其通過希爾伯特變換和包絡(luò)分析提取故障特征信號（圖2）。共振解調(diào)時，首先對軸承的振動數(shù)據(jù)進(jìn)行希爾伯特變換，見式（7）；然后通過包絡(luò)分析，獲得其多階解調(diào)譜特征，見式（8），實(shí)現(xiàn)故障特征頻率從振動數(shù)據(jù)中分離；最后通過分析故障特征頻率的變化，提取軸承健康度曲線。

式中：H[X(t)]——對信號X(t)進(jìn)行希爾伯特變換；Z(t)——對應(yīng)的包絡(luò)信號。

圖2希爾伯特包絡(luò)分析Fig.2 Hilbert envelope analysis

本文將以兩級級聯(lián)的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)進(jìn)行軸承狀態(tài)評估和預(yù)測剩余壽命。使用均方根誤差（RMSE）分析第一層模型的預(yù)測結(jié)果，得到當(dāng)前軸承的系統(tǒng)健康度，并對比利用希爾伯特包絡(luò)的共振解調(diào)法，驗(yàn)證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對提取軸承特征的優(yōu)越性；提取健康度曲線，搭建第二個LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行健康度判斷和剩余壽命預(yù)測，以驗(yàn)證本方法的可行性。

2 健康度估計(jì)和剩余使用壽命預(yù)測

滾動軸承在運(yùn)行過程中，軸承的內(nèi)圈、滾珠、外圈以及外部機(jī)械結(jié)構(gòu)之間都會產(chǎn)生周期性的正常沖擊［19］，在轉(zhuǎn)速、負(fù)載、外部環(huán)境相同的工況下，這種振動規(guī)律可被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)并預(yù)測未來的振動曲線。如果軸承結(jié)構(gòu)存在著擦傷、點(diǎn)蝕、裂紋、崩裂等損傷，則在軸承運(yùn)轉(zhuǎn)中通過這些損傷點(diǎn)處會產(chǎn)生更強(qiáng)的沖擊現(xiàn)象，導(dǎo)致振動能量的突變。單一損傷點(diǎn)的振動在軸承工作工況相同的情況下其能量會快速衰減；復(fù)合損傷點(diǎn)導(dǎo)致的振動會因沖擊能量而出現(xiàn)共振、諧振等現(xiàn)象，具有高度的耦合性。

2.1 數(shù)據(jù)前處理

搭建第一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的在于通過學(xué)習(xí)固定工況下軸承振動的周期性規(guī)律，并根據(jù)上一時刻的數(shù)據(jù)預(yù)測下一時刻的振動曲線。設(shè)置時間窗（圖3），對數(shù)據(jù)集進(jìn)行處理。時間窗每向前滑動步長Step，將其后長度為“Input+Output”的數(shù)據(jù)劃分為一個時間窗數(shù)據(jù)（其中Input為模型的輸入，Output為模型的輸出），滑動劃分出滑動時間窗數(shù)據(jù)集。

圖3 滑動時間窗劃分?jǐn)?shù)據(jù)集Fig.3 Sliding time window partition dataset

輸入數(shù)據(jù)集：

輸出數(shù)據(jù)集：

用滑動時間窗可以有效地?cái)U(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，解決數(shù)據(jù)不足的問題；但過短的步長容易因數(shù)據(jù)重復(fù)程度過大而導(dǎo)致模型訓(xùn)練效果變差和預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確度下降。

2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建

第一個模型訓(xùn)練的時間窗數(shù)據(jù)僅為軸承正常運(yùn)行時的振動數(shù)據(jù)。對數(shù)據(jù)歸一化處理后導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身會進(jìn)行特征提取和曲線的預(yù)測。按照時間窗劃分?jǐn)?shù)據(jù)并歸一化處理后，將其中80%納入訓(xùn)練集，20%納入驗(yàn)證集，搭建如圖4所示的LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的訓(xùn)練。

當(dāng)軸承狀態(tài)正常時，預(yù)測值和真實(shí)值的偏差相對較小；而當(dāng)軸承狀態(tài)異常時，其振動信號與正常振動數(shù)據(jù)間存在差異，這種差異可以通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)為預(yù)測值與真實(shí)值間偏差的增大。預(yù)測值與真實(shí)值的誤差與異常振動和正常振動之間的差異呈現(xiàn)正相關(guān)，因此將模型的預(yù)測偏差歸一化后作為軸承的健康度。通過第一層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，判斷所得到的軸承全壽命周期健康度曲線應(yīng)符合滾動軸承典型的故障發(fā)展過程［20］，其由正常狀態(tài)和軸承損傷發(fā)展的4個階段構(gòu)成，包括安全、衰退（磨損）、潛在故障、故障和失效5個健康等級。

在得到健康度曲線后，將每個時間窗的健康度和實(shí)際剩余壽命作為標(biāo)記，如圖4所示，導(dǎo)入并構(gòu)建訓(xùn)練第二層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第二層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入數(shù)據(jù)和健康度進(jìn)行關(guān)聯(lián)。根據(jù)當(dāng)前軸承振動數(shù)據(jù)和對應(yīng)的機(jī)械健康度，學(xué)習(xí)軸承的機(jī)械退化相關(guān)特征，其目的是得到能根據(jù)輸入的振動數(shù)據(jù)對當(dāng)前機(jī)械健康度進(jìn)行評估并預(yù)測剩余壽命的模型。

圖4 級聯(lián)LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練路徑Fig.4 Training pat of the cascaded LSTMneural network model

3 實(shí)驗(yàn)效果

本文選用西安交通大學(xué)的滾動軸承加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)集［21］，圖5所示平臺被用于采集不同工況下LDK-UER204型滾動軸承的加速壽命數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)中，通過調(diào)整軸承的轉(zhuǎn)速和負(fù)載的徑向力，獲取水平方向和垂直方向的振動加速度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)包含了實(shí)驗(yàn)軸承的全壽命周期振動數(shù)據(jù)和故障失效位置信息。其中，Bearing1_1，Bearing1_2和Bearing1_3為軸承在徑向負(fù)載為12 kN和轉(zhuǎn)速為2 100 r/min的工況下外圈故障數(shù)據(jù)；Bearing1_4為保持架故障數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)無法體現(xiàn)軸承全壽命周期，故本實(shí)驗(yàn)不采用該組數(shù)據(jù)；Bearing1_5是相同工況下內(nèi)圈和外圈復(fù)合故障數(shù)據(jù)。本文采用單一故障的Bearing1_1，Bearing1_2，Bearing1_3數(shù)據(jù)和復(fù)合故障Bearing1_5數(shù)據(jù)驗(yàn)證所提方法的可行性。

圖5 西安交通大學(xué)滾動軸承試驗(yàn)平臺［21］Fig.5 Rolling bearing test platform of Xi'an Jiaotong University

3.1 軸承健康度評估效果

實(shí)驗(yàn)采用Bearing1_1數(shù)據(jù)集的垂直振動數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，截取數(shù)據(jù)集前部正常狀態(tài)數(shù)據(jù)，設(shè)置步長step=20，Input=4 000和Output=200，劃分?jǐn)?shù)據(jù)集作為模型的輸入和輸出。

模型預(yù)測效果如圖6所示，當(dāng)軸承處于正常運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)時，模型預(yù)測值與真實(shí)振動值基本吻合；當(dāng)測試軸承經(jīng)過一段時間的運(yùn)轉(zhuǎn)、出現(xiàn)損傷且損傷逐步增大時，預(yù)測值與真實(shí)值的偏差也隨之增大。隨著損傷程度的加劇，軸承的健康度隨之降低，呈現(xiàn)明顯的階段性下降趨勢。

預(yù)測值與實(shí)際值的偏差使用均方根誤差（RMSE）進(jìn)行分析，見式（11）。計(jì)算該偏差值，得出健康度曲線。由于該曲線具有一定程度的波動，不適合直接用于第二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，因此需對其進(jìn)行歸一化處理后再使用曲線擬合。本文使用最小二乘法對其進(jìn)行18階曲線擬合，得到故障頻率變化曲線F(x)，圖6的軸承健康度曲線為1-F(x)。

圖6 第一層模型預(yù)測效果Fig.6 Prediction effect of the first layer model

為評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取軸承健康度曲線的效果，利用共振解調(diào)法分析Bearing1_2數(shù)據(jù)進(jìn)行對比。按時間順序以每周期采樣數(shù)據(jù)的長度（25.6 kHz）為標(biāo)準(zhǔn)將軸承數(shù)據(jù)集劃分為固定長度的時間窗數(shù)據(jù)，求得每個周期的希爾伯特包絡(luò)頻譜，如圖7（a）所示。軸承外圈故障振動頻率為108 Hz，將每個時間窗數(shù)據(jù)的108 Hz頻率值按時間順序提取，所得曲線為軸承全壽命周期的外圈故障頻率變化曲線，如7（b）所示。

通過曲線擬合得故障頻率變化曲線G(x)，歸一化并計(jì)算得出健康度衰減曲線1-G(x)。將3個單一故障數(shù)據(jù)集的健康度曲線分別用兩種方式提取并進(jìn)行對比（表1）?？梢钥闯?，相比共振解調(diào)法，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取健康度曲線的方法效果更好，所提取的軸承健康度衰減曲線更加平滑且階段層次分明。此外，共振解調(diào)法需要找到故障特征頻率才能使用，只適用于單一故障；對于軸承的復(fù)合故障，故障頻率會相互耦合，相應(yīng)的故障特征難以被提取。

表1 共振解調(diào)法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法結(jié)果對比Tab.1 Result comparison between resonance demodulation method and neural network method

圖8示出屬于內(nèi)圈、外圈復(fù)合故障的Bearing1_5數(shù)據(jù)集?？梢钥闯?，面對復(fù)合故障情況，軸承故障特征頻率會隨之改變，共振解調(diào)法需要重新尋找特征頻率，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法則能很好地從數(shù)據(jù)中提取出能反映軸承狀態(tài)的健康度曲線。

圖8 軸承復(fù)合故障情況的健康度評估曲線Fig.8 Composite-fault condition of bearing

為了量化評價健康度曲線的優(yōu)劣，從單調(diào)性、魯棒性和趨勢性3個方面對共振解調(diào)法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的使用效果進(jìn)行評價，利用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合，將健康度曲線分為趨勢值xT(t)和殘差xR(t)兩部分：

單調(diào)性指標(biāo)M用于評價健康度曲線是否呈現(xiàn)持續(xù)增加或減小的趨勢，具體如下：

式中：n——數(shù)據(jù)量；N+和N-——分別為相鄰健康度微分為正和為負(fù)的計(jì)數(shù)值。

魯棒性指標(biāo)R用于反映健康度曲線是否存在大幅度波動的異常值，具體如下：

趨勢性指標(biāo)T反映了健康度曲線下降趨勢與測量時間的線性關(guān)系，具體如下：

這3個評價指標(biāo)越接近1，健康度曲線性能越優(yōu)異。表2示出經(jīng)實(shí)驗(yàn)得到的健康度曲線性能指標(biāo)。

表2 健康度曲線性能指標(biāo)Tab.2 Health curve performance indices

由表2所示實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)可知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的健康度評估指標(biāo)相比共振解調(diào)法的有明顯提升，尤其在魯棒性方面，4個數(shù)據(jù)集分別提升了11.2%、18.2%、15.6%和13.1%（特征頻率為436 Hz）；在趨勢性方面，其性能指標(biāo)比共振解調(diào)法的呈現(xiàn)出更加穩(wěn)定的下降趨勢。根據(jù)單調(diào)性、魯棒性和趨勢性3個指標(biāo)構(gòu)建健康度融合評價指標(biāo)I，具體如下：

綜上，對于單一故障，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的健康度評估指標(biāo)比共振解調(diào)法的分別提升了12%、24.8%和5%；對于復(fù)合故障，在理論故障頻率108 Hz下，健康度曲線的評價指標(biāo)提升了12.2%，在實(shí)際特征頻率436 Hz下，評價指標(biāo)提升了15.1%。

3.2 剩余壽命預(yù)測

根據(jù)上文獲得的軸承健康度曲線和每個時間窗距離失效的剩余時間，訓(xùn)練第二層LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該模型可以通過采集一個時間窗長度的數(shù)據(jù)進(jìn)行健康度的評估和剩余壽命預(yù)測，數(shù)據(jù)集Bearing1_3的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖9所示。

圖9 Bearing1_3的每個時間窗數(shù)據(jù)的預(yù)測結(jié)果Fig.9 Data prediction results of Bearing1_3 in each time window

軸承的損傷階段分為故障發(fā)展階段、帶障運(yùn)行階段和失效階段。損傷的產(chǎn)生具備一定的隨機(jī)性。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，當(dāng)軸承處于正常工作階段時，預(yù)測損傷發(fā)生的時間點(diǎn)是困難的；而當(dāng)軸承損傷已發(fā)生且處于損傷逐步擴(kuò)大階段時，預(yù)測其剩余壽命則是可行的；損傷發(fā)展到一定程度后會磨合，進(jìn)入相對穩(wěn)定而緩慢發(fā)展的帶障運(yùn)行階段，此時軸承是不健康的，隨時可能進(jìn)入最終的失效階段，且難以預(yù)測該時間點(diǎn)，在此階段應(yīng)盡早給予軸承相應(yīng)的維護(hù)或直接更換。

為了能更快采集到軸承的全壽命周期數(shù)據(jù)，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集中使用的徑向負(fù)載屬于理論極限負(fù)載。根據(jù)國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T 6391-2010［22］，該工況的理論計(jì)算壽命是5.6 h至9.677 h；實(shí)際實(shí)驗(yàn)中，軸承壽命均未超過3 h［21］。壽命預(yù)測真正能起到作用的階段只有在損傷發(fā)生之后，故模型能學(xué)習(xí)到的壽命時間僅針對這種極限工況。而實(shí)際生產(chǎn)活動中，軸承通常不會運(yùn)行于極限負(fù)載工況，若能采集到完整的軸承全壽命周期數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更早的剩余壽命預(yù)測是可行的。

4 結(jié)語

本文提出了一種基于級聯(lián)LSMT神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軸承復(fù)合故障預(yù)測方法，其通過搭建兩級LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)軸承健康度評估和剩余使用壽命預(yù)測，并以西安交通大學(xué)滾動軸承試驗(yàn)平臺數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了方法的有效性。該方法利用LSTM網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)一定周期內(nèi)的自相似性，這種思路也可拓展應(yīng)用于電流、電壓和溫度等時序變化數(shù)據(jù)的分析。

但該方法仍存在一定的局限性：一方面，其健康度評估只能針對單一工況的振動數(shù)據(jù)，剩余使用壽命預(yù)測需要完整周期的振動數(shù)據(jù)，而在實(shí)際生產(chǎn)活動中，很多時候難以獲得完整壽命周期的數(shù)據(jù)或者獲取成本很高；另一方面，其壽命預(yù)測精度有待提升，需要進(jìn)行進(jìn)一步的深入研究。