基于自适应粒子滤波与非线性维纳过程的风电轴承剩余寿命预测

宋得博; 祁文哲; 齐金平

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.001

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基于自适应粒子滤波与非线性维纳过程的风电轴承剩余寿命预测

·疲劳·损伤·断裂·失效分析· | 更新时间：2026-05-19

- 基于自适应粒子滤波与非线性维纳过程的风电轴承剩余寿命预测
- Residual life prediction of wind turbine bearings based on adaptive particle filtering and nonlinear Wiener process
- 机械强度 2026年48卷第5期页码：1-8
- 作者机构：
  
  1.兰州交通大学机电工程学院，兰州 730070
  2.兰州交通大学研究院，兰州 730070
- 作者简介：
  
  宋得博，男，2001年生，甘肃庆阳人，硕士；主要研究方向为风电机组关键部件剩余寿命预测；E-mail：2052866579@qq.com。
- 基金信息：
  
  甘肃省重点研发项目(23YFGA0050)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.001
  中图分类号： TK83
- 收稿：2024-10-11，
  
  修回：2024-11-28，
  
  纸质出版：2026-05-15
- 稿件说明：
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宋得博，祁文哲，齐金平. 基于自适应粒子滤波与非线性维纳过程的风电轴承剩余寿命预测［J］. 机械强度，2026，48（5）：1-8.

SONG Debo，QI Wenzhe，QI Jinping. Residual life prediction of wind turbine bearings based on adaptive particle filtering and nonlinear Wiener process［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：1-8.
宋得博，祁文哲，齐金平. 基于自适应粒子滤波与非线性维纳过程的风电轴承剩余寿命预测［J］. 机械强度，2026，48（5）：1-8. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.001.

SONG Debo，QI Wenzhe，QI Jinping. Residual life prediction of wind turbine bearings based on adaptive particle filtering and nonlinear Wiener process［J］. Journal of Mechanical Strength，2026，48（5）：1-8. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2026.05.001.

摘要

目的

针对风电轴承在状态监测中存在的非线性干扰、非高斯噪声污染，以及退化过程的阶段性特征，构建了一种结合自适应粒子滤波与多阶段非线性维纳过程的模型。

方法

首先，将维纳过程引入粒子滤波的状态空间模型中，以增强模型的非线性表达能力；同时，采用自适应采样策略调整采样过程，有效避免粒子劣化，从而提高状态估计的准确性，并对轴承退化指标进行修正。其次，基于多阶段非线性维纳过程建立轴承的退化模型，考虑不同轴承个体之间的差异性，将漂移系数随机化；通过累积和算法确定轴承退化阶段的分段点，并采用最大似然估计算法对模型参数进行估计。最后，对试验台数据和风力发电机自由端轴承监测数据进行验证分析，并将所提出的方法预测的剩余寿命的结果与退化指标未滤波修正所得的进行对比。

结果

结果表明，所提出的方法具有更高的预测精度。

Abstract

Objective

Aiming at the problem that wind power bearings are interfered by nonlinear factors and non-Gaussian noise during the monitoring process

and the degradation showing stage characteristics

a model combining adaptive particle filtering with a multi-stage nonlinear Wiener process was constructed.

Methods

Firstly

the Wiener process was introduced into the state-space model of particle filtering to enhance the nonlinear expression ability of the model. Meanwhile

the sampling process was adjusted using an adaptive sampling strategy to effectively avoid particle degradation

thus improving the accuracy of the state estimation and correcting the bearing degradation index. Secondly

a degradation model of bearings was established based on the multi-stage nonlinear Wiener process

and the drift coefficients were randomized by taking into account the variability of different individual bearings. The segmentation points of the degradation stages of bearings were determined by the cumulative sum algorithm

and the model parameters were estimated using the maximum likelihood estimation algorithm. Finally

verification and analysis were conducted on the test bench data and the monitoring data of the free-end bearings of the wind turbine

and the remaining life prediction results obtained by the proposed method were compared with those obtained from the degradation index without filtering correction.

Results

The results show that the proposed method has higher prediction accuracy.

关键词

Keywords

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