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 与 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。
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。
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。
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。
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。