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题名滚动轴承早期性能退化评估技术研究
被引量：7
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作者
黄海凤
高宏力
李丹
杨昕时
黄晓蓉
张莉
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机构
西南交通大学机械工程学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2017年第11期1771-1777,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(51275426)
四川省科技计划项目(2015HH0015)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2682014CX034
2682014BR024)资助
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文摘
为了解决轴承早期性能退化时信噪比低,特征提取和早期性能退化评估困难这一难题,本文采用盲源分离的方法分离轴承振动信号的干扰,将盲源分离后轴承振动信号的峭度值作为轴承性能评估的敏感特征,利用动态模糊神经网络建立轴承的早期性能退化模型。根据盲源分离后,早期性能退化时轴承振动信号的峭度值增加,可作为轴承早期性能退化评估的敏感特征。计算结果表明,盲源分离使得振动信号的峭度对轴承的性能状态更加敏感,轴承性能退化评估结果准确,具有重要的工业实用价值。
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关键词
滚动轴承
早期性能退化
盲源分离
性能评估
峭度
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Keywords
rolling bearing
incipient performance degradation
blind source separation
performance evaluation
kurtosis
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分类号
TH126
[机械工程—机械设计及理论]
TP206
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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