1.一种滚动轴承剩余使用寿命区间预测方法，其特征在于：所述滚动轴承剩余使用寿命区间预测方法包括以下步骤：步骤S1：构建滚动轴承数据集；

步骤S2：采用变异策略对秃鹰搜索算法进行优化；为了进一步提高预测精度，采用帐篷混沌策略对秃鹰搜索算法进行优化；

步骤S3：利用相关向量机方法对滚动轴承剩余使用寿命进行预测，首先利用改进后的秃鹰搜索算法对相关向量机的核函数参数进行寻优，接下来为了进一步提高点预测的预测精度，利用粒子滤波算法对改进秃鹰搜索算法优化相关向量机预测模型的预测结果进行过滤优化；粒子滤波算法分为以下5个步骤:（1）其中粒子滤波的状态转换方程和观测方程分别为：其中，

（2）生成粒子；相关向量机可以在退化轨迹上执行回归；在每个时间步，状态的回归值服从高斯分布:由于相关向量机回归精度高，所以

状态转换方程可以通过相关向量机回归得到每个时间步的（3）更新权重；当获得新的观测值时，权重更新如下:（4）重采样；

（5）预测；

其中，如果

步骤S4：为了提高预测可靠性，实际应用中需要进行区间预测；在点预测结束后，利用核密度估计方法对滚动轴承剩余使用寿命的预测结果进行区间预测，即将预测结果利用核函数拟合分布，确定预测寿命结果的上下限，之后根据得到的预测上下限得到滚动轴承剩余使用寿命区间；

所述步骤S2中，对秃鹰搜索算法进行改进，具体步骤如下：（1）帐篷混乱策略；采用帐篷混沌策略对猎物初始位置进行优化，采用线性递减法对秃鹰迭代更新位置的控制参数进行改进；从而找到最优的模型参数，提高拟合质量；帐篷混沌映射函数描述为:（2）选择空间；秃鹰随机选择搜索区域，并通过判断猎物的数量来确定最佳位置；在这个阶段，秃鹰的位置其中

（3）搜索空间；秃鹰在选定的搜索空间内以螺旋模式搜索猎物，加快搜索过程，以找到最佳猎物；螺旋飞行的数学模型使用极性方程更新位置，如下:其中

其中

（4）俯冲；秃鹰迅速从搜索空间的最佳位置俯冲向目标猎物，其余种群同时移动到最佳位置和攻击猎物；运动状态仍由极坐标方程描述如下:秃鹰俯冲时位置更新公式为:

其中

（5）突变策略；当秃鹰距离锁定目标猎物的历史最优位置较近时，对满足突变条件的猎物位置进行突变，以增加种群的多样性，增强粒子的全局优化能力；变异操作如下:猎物的位置受变化率的影响；在迭代早期，秃鹰搜索算法发挥自己的特点，变化率较小；随着迭代次数的增加，算法的多样性变差；计算变化率的公式为：其中，

通过对相关参数进行初始化，通过计算秃鹰的个体适应度，以确定当前最佳和最差的个体；通过更新秃鹰位置，得到新的秃鹰位置和个体适应度值后，将其与之前的值进行比较，分析最佳适应度值；如果本轮较好，则更新全局最优适应度值；当达到最大迭代次数时，优化结束。

2.如权利要求1所述的一种滚动轴承剩余使用寿命区间预测方法，其特征在于：所述步骤S1中，构建滚动轴承数据集，在滚动轴承的横向和纵向安装两个高灵敏度加速度传感器，分别测量滚动轴承水平方向和垂直方向的振动加速度数值，利用同一型号的滚动轴承水平振动信号进行剩余使用寿命预测。

3.如权利要求1所述的一种滚动轴承剩余使用寿命区间预测方法，其特征在于：所述步骤S3中，建立相关向量机模型，设定滚动轴承输入为振动信号其中，

4.如权利要求1所述的一种滚动轴承剩余使用寿命区间预测方法，其特征在于：所述步骤S4中，在点预测结果的基础上，利用核密度估计方法求得剩余寿命估计误差的概率分布函数，采用积分法计算累积分布函数，选取累积分布函数的5%分位数，计算95%置信度下预测误差的波动区间；将95%置信误差波动区间与点预测模型的预测结果叠加得到轴承寿命的预测区间，最终确定预测寿命结果的上下限。