转盘轴承集聚效应分析及其对回转性能的影响

针对航天发射台转盘轴承工作时出现滚动体集聚导致摩擦力矩增大的问题，研究转盘轴承中滚动体之间间隙变化对集聚效应的影响。通过对典型工位处进行有限元分析，对比不同接触类型转盘轴承的滚道变形和滚动体接触作用力的分布规律。在确定滚动体与隔离块的几何关系后，进一步分析了滚道变形和滚动体接触作用力的时变性对滚动体间隙变化的影响，并将间隙变化和集聚效应建立了联系。有限元计算得到的发射台框架变形与实验测量数据一致，验证了有限元计算的可靠性。仿真结果显示，由于下滚道发生轴向变形，滚动体在运动过程中不断交替进行“爬坡”和“下坡”；滚道径向变形导致滚动体之间增大了较多的间隙；各滚动体的驱动摩擦力不断变化，运动状态具有时变性，当转盘轴承中间隙增加时，运动状态不断变化的滚动体导致增加的间隙出现累积，引起滚动体集聚。为消除滚动体集聚效应，探索其对摩擦力矩的影响，进行了对比实验。结果表明:集聚效应导致发射台的摩擦力矩增加，且变化剧烈。      

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

考虑随机效应的多源信息融合剩余寿命预测

为了合理利用同类设备的先验信息，提高参数估计和剩余使用寿命（RUL）预测精度，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的RUL预测方法。利用考虑随机效应的线性Wiener过程对设备的退化过程进行建模；利用期望最大化（EM）算法，融合先验退化信息和先验失效寿命数据信息，计算模型中的未知参数；根据Wiener过程参数估计的性质，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的非线性Wiener过程参数估计方法；利用激光器数据和疲劳裂纹数据进行实验验证。实验结果表明：与基于历史退化数据或失效寿命数据的方法相比，所提方法能有效提高参数估计和RUL预测的精度。