分数阶核自适应滤波算法

寿命预测快且准

利用分数阶导数记忆非平稳信号的能力，以更高效的梯度下降实现核自适应滤波，为滚动轴承剩余寿命预测提供可解释且易部署的方案。

Tingsen, Zhang · Ming, Ye · 李喜峰 · Bi, Dongjie · Peng, Libiao · 谢永乐

Mechanical Systems and Signal Processing 2024

技术优势

收敛更快

分数阶导数记忆非平稳信号特性，实现更高效的梯度下降，加速算法收敛。

理论有证明

均方误差收敛性和时间复杂度得到严格证明，为算法实用性提供理论依据。

可解释

算法结构透明，预测过程可解释，避免黑箱模型的信任问题。

应用场景

• 旋转机械剩余寿命预测：替代端到端方法，在样本较少时给出准确可解释的寿命预测。
• 工业机器人关节轴承健康管理：作为关节轴承健康管理模块，提供可部署的寿命预测算法。
• 设备状态监测边缘计算：算法复杂度有理论分析，易于部署到边缘计算平台。