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标 题： A CUSUM-based adaptive bearing fault features tracking method for RUL estimation
基于CUSUM的自适应轴承故障特征跟踪方法用于剩余使用寿命估计
作 者： Chen-Pei Yi
Wei-Der Chung
Yi Jen Lin
Po-Huan Chou
Ping-Jui Ho
Shih-Chin Yang
关键词： Prognostic  [预后]
Remaining useful life  [ 剩余使用寿命]
PMSM  [ PMSM]
Health indicator  [ 健康指标]
Cumulative summation  [ 累积求和]
出版年： 2023
文集名： 2023 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE 2023)
2023年IEEE能源转换大会暨展览会（ECCE 2023）
会议名： 2023 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE 2023)
2023年IEEE能源转换大会暨展览会（ECCE 2023）
届 次：
摘 要： This research is goal to develop a non-intrusive motor bearing fault prognostic method for remaining useful life (RUL) estimation. This technique can determine the incipient system fault in the early stage to prevent fatal failure. Considering the difficulty of requiring enough historical data for traditional prognostic methods, this research proposed a novel method with the concept of cumulative summation (CUSUM). It is utilized to select suitable fault characteristics among the sensor data to fuse a health indicator (HI) for RUL prediction. And to track the degradation trend of the HI under high noise, the recursive least square (RLS) method is introduced. Finally, 3 sets of electrical data from a motor with excessively-loaded bearings are used to verify the proposed method.

本研究旨在开发一种非侵入式电机轴承故障预测方法，用于剩余使用寿命（RUL）估计。该技术能够在系统早期识别出初始故障，从而避免致命性失效。鉴于传统预测方法需要大量历史数据的困难，本研究提出了一种基于累积求和（CUSUM）概念的新方法。该方法通过传感器数据筛选出合适的故障特征，并融合健康指标（HI）以实现RUL预测。同时，在高噪声环境下，引入递归最小二乘法（RLS）来追踪HI的劣化趋势。最后，利用三组负载过重电机的电气数据验证了所提出的方法。
中文内容为网络AI翻译，专业术语未必准确，仅供参考。

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