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题名特征融合与灰色回归的滚动轴承性能退化评估
被引量：5
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作者
杨创艳
马军
王晓东
罗亭
李卓睿
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期106-115,共10页
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基金
国家自然科学基金(No.51765022,No.61663017)
云南省科技计划(No.2019FD042)。
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文摘
针对传统退化指标无法准确反映滚动轴承全寿命周期内退化状态的问题,提出一种特征融合与灰色回归的滚动轴承性能退化评估方法.该方法提取滚动轴承振动信号的高维退化特征,构建基于单调性、相关性和鲁棒性的综合评价准则,选择有效退化特征并构建敏感指标集;提出核独立成分分析(Kernel Independent Component Analy⁃sis,KICA)和马氏距离(Mahalanobis Distance,MD)相结合的方法,计算敏感退化指标KICAMD;融合灰色回归模型和3δ原则,判定敏感退化指标KICAMD是否存在虚假波动并修复,获得轴承健康指标(Health Index,HI);最后,基于HI时间序列的转折突变点,自适应确定初始故障时间和定量评估轴承退化状态.两组滚动轴承全寿命周期振动实验数据及对比分析表明,所提方法构建的性能退化指标能有效表征轴承全生命周期的运行状态.
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关键词
滚动轴承
特征融合
灰色回归模型
初始故障时间
退化状态定量评估
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Keywords
rolling bearing
feature fusion
grey regression model
start failure time
quantitative assessment of de⁃generate states
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分类号
TN911.
[电子电信—通信与信息系统]
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