旋转机械时变工况异常检测与剩余使用寿命预测一体化方法及设备

本发明公开了一种旋转机械时变工况异常检测与剩余使用寿命预测一体化方法及设备，首先实时获取旋转机械振动信号均方根值和转速，初始化两阶段混合状态空间模型，该模型包含状态方程和观测方程，状态转移系数决定模型处于健康或退化阶段，观测方程采用神经网络作为非线性观测函数。在健康阶段，将状态转移系数设为1，输入当前数据计算神经网络参数，降维后构建异常检测指标，结合统计置信准则进行实时检测。若未检测到异常，返回继续处理；若检测到异常，进入退化阶段，输入当前数据计算旋转机械健康状态，再根据模型选择准则选最佳退化拟合模型并更新状态转移系数。最后基于更新后的模型，用数值仿真技术预测剩余使用寿命概率密度分布。本发明将旋转机械健康状态作为直接求解变量，实现异常检测、健康状态跟踪及RUL准确预测。