10、按摩椅机芯剩余寿命预测与实时数据驱动数字孪生车间Web交互应用

按摩椅机芯剩余寿命预测与实时数据驱动数字孪生车间Web交互应用

1. 按摩椅机芯剩余寿命预测

按摩椅机芯是安装在按摩椅背部的装置，通过其机械结构和控制模块实现基本功能。利用按摩椅机芯寿命检测模型可提高工厂机芯产品的可靠性，保障按摩椅产品质量。
以往有基于随机滤波预测轴承剩余寿命、采用随机滤波理论和核密度估计预测齿轮箱剩余寿命等方法。本文选取机芯的驱动电流信号作为反映其性能状态的原始数据，经信号降噪和特征提取后，基于机芯性能状态评价指标，使用分析模型预测机芯寿命，旨在用少量已知数据准确快速预测机芯剩余使用寿命。

1.1 ARIMA模型的机芯寿命预测流程

为用较少样本快速预测按摩椅机芯寿命，本文采用自回归积分滑动平均模型（ARIMA），它由自回归模型（AR）和滑动平均模型（MA）组成，建模简单，对不同数据适应性强，基本形式为ARIMA(p, d, q)。其预测步骤如下：
1. 数据预处理 ：对已知机芯时间序列进行序列中心化和差分运算平滑处理，得到平稳且零均值的时间序列。
2. 模型定阶 ：根据自相关系数序列和偏相关系数序列的拖尾特征选择自回归模型和滑动平均模型，依据赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）确定模型的自相关阶数p和滑动平均阶数q。
- AIC = N ln (σ²) + 2(p + q + 1)
- BIC(p) = N ln (σ²) + p ln N
其中，σ²为模型的残差方差，N为采集的样本数量，BIC(p)最小时的p值即为适用的自相关阶数。
3. 参数估计 ：基于最大似