于军， 刘可， 郭帅， 于广滨， 郭振宇

(1.哈尔滨理工大学 先进制造智能化技术教育部重点实验室, 黑龙江 哈尔滨 150080；2.矿冶过程自动控制技术国家重点实验室， 北京 100089；3.哈尔滨理工大学 自动化学院， 黑龙江 哈尔滨 150080；4.中国船舶重工集团公司第703研究所 蒸汽轮机事业部， 黑龙江 哈尔滨 150078)

0 引言

因具有传动比大和结构紧凑等特点，行星齿轮箱已广泛应用于直升机、风力发电机和坦克车等机械设备中[1-2]。复杂恶劣的工作环境会增加行星轮轴承故障的风险[3]。这种难以预料的故障可能导致整个设备突然失灵，甚至造成巨大的经济损失。因此，行星轮轴承剩余寿命预测对保障机械设备可靠运行和避免事故发生具有十分重要的意义。

近年来，国内外学者对典型旋转机械的剩余寿命预测问题进行了深入研究[4]，并提出了一些颇具代表性的轴承剩余寿命预测方法。这些方法主要分为3类：物理模型法、统计模型法和人工智能法。

物理模型法通过建立基于失效机理的数学模型，描述机械设备的退化过程。与材料特性相关的模型参数可通过专门的实验或有限元分析方法获得。典型的数学模型包括有限元模型、Paris模型[5]、动力学模型等。物理模型法虽然能实现轴承剩余寿命的准确预测，但在模型建立过程中需满足多种假设，难以建立精确的剩余寿命预测模型。而且模型参数的确定依赖人工经验，从而限制了物理模型法的广泛应用。

统计模型法根据基于经验知识的统计学模型预测机械设备的剩余寿命。……