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基于异常检测的轴承退化阶段识别方法
被引量：
3
1
作者
谢雨洁
肖友刚
+1 位作者
王田天
谢劲松
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1740-1749,共10页
为了提高轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于多尺度局部核回归异常值检测的退化阶段识别方法。首先,对轴承振动信号进行预处理,采用局部离群因子检测法并结合多尺度邻域的信息构造用于评判异常度的指标。然后,通过对影响异常指标参数的...
为了提高轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于多尺度局部核回归异常值检测的退化阶段识别方法。首先,对轴承振动信号进行预处理,采用局部离群因子检测法并结合多尺度邻域的信息构造用于评判异常度的指标。然后,通过对影响异常指标参数的循环迭代进行异常值检测,根据迭代后得到的最佳参数去除异常值。最后,利用3σ法自适应地设置退化预警区间,实现轴承退化阶段的识别。基于PHM 2012挑战赛和XJTU-SY旋转机械数据集对所提出方法的有效性进行验证。研究结果表明:所提出的方法能有效地解决随机异常造成的干扰,提高了轴承退化阶段识别的准确性。
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关键词
滚动轴承
异常检测
退化
阶段
识别
剩余寿命预测
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职称材料
题名
基于异常检测的轴承退化阶段识别方法
被引量：
3
1
作者
谢雨洁
肖友刚
王田天
谢劲松
机构
中南大学交通运输工程学院
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期1740-1749,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51905547)。
文摘
为了提高轴承剩余寿命预测精度,提出一种基于多尺度局部核回归异常值检测的退化阶段识别方法。首先,对轴承振动信号进行预处理,采用局部离群因子检测法并结合多尺度邻域的信息构造用于评判异常度的指标。然后,通过对影响异常指标参数的循环迭代进行异常值检测,根据迭代后得到的最佳参数去除异常值。最后,利用3σ法自适应地设置退化预警区间,实现轴承退化阶段的识别。基于PHM 2012挑战赛和XJTU-SY旋转机械数据集对所提出方法的有效性进行验证。研究结果表明:所提出的方法能有效地解决随机异常造成的干扰,提高了轴承退化阶段识别的准确性。
关键词
滚动轴承
异常检测
退化
阶段
识别
剩余寿命预测
Keywords
bearings
outlier detection
degradation stage identification
remaining useful life prediction
分类号
U270.33 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于异常检测的轴承退化阶段识别方法
谢雨洁
肖友刚
王田天
谢劲松
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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