本发明涉及一种基于RVM‑KF的滚动轴承剩余寿命预测方法及装置。其中方法包括：获取待预测滚动轴承的实时监测数据，以及与待预测滚动轴承同类的滚动轴承整个生命周期的历史数据；利用历史数据训练RVM模型；根据实时监测数据和SKF确定预测起始时刻，并根据实时监测数据确定卡尔曼滤波器的状态方程；将预测起始时刻输入训练好的RVM模型，得到估计的振动数据，将其作为卡尔曼滤波器的观测值，进行单步预测，将单步预测数据加入历史数据更新RVM模型；利用更新后的RVM模型进行迭代预测，直至单步预测数据中的振动数据超过失效阈值完成剩余寿命的预测。本发明结合RVM模型、卡尔曼滤波器、SKF实现了进入加速退化阶段滚动轴承剩余寿命的准确预测。
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来源：北方有色网
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