滚动轴承 RUL 预测研究助手

本工具是一款专业的 基于WV-EWMA与Wiener过程的RUL预测分析工具, 专为 预测性维护 状态监测 故障诊断 领域设计。 结合 WV-EWMA算法随机失效阈值Wiener过程, 实现对滚动轴承退化趋势的精确拟合与 剩余寿命(RUL) 估算。

参数配置
1 积分
CWRU
IMS
XJTU-SY
工业数据
实验室采集
自定义仿真

* 支持 CSV 格式或空格分隔的数值序列

预测分析报告
滚动轴承剩余寿命预测
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用户评分
4.7 / 5.0
18 人已评价

算法原理说明

WV-EWMA 模型

利用小波方差提取信号深层特征,结合指数加权移动平均算法对非平稳退化趋势进行平滑与去噪。

随机失效阈值 Wiener 过程

考虑设备失效阈值的随机漂移特性,建立非线性退化模型,推导 RUL 的概率密度分布与置信区间。

常见问题

数据输入要求?

建议输入长度至少为 50 个采样点的振动特征序列,如 RMS、峰值因子或小波包能量。

如何解读结果?

结果包含预测的剩余寿命(RUL)中值、90%置信区间以及退化轨迹拟合曲线的可视化描述。

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