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基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究
被引量：
6
1
作者
孙德建
胡雄
+2 位作者
王冰
王微
林积昶
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第11期1166-1171,共6页
针对滚动轴承退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,采用Logistic混沌映射,对谱熵在复杂度演化中的变化规律进行了研究。提出了一种基于均方根、谱熵、“弯曲时间参数”特征以及GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分方法,并采用IMS...
针对滚动轴承退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,采用Logistic混沌映射,对谱熵在复杂度演化中的变化规律进行了研究。提出了一种基于均方根、谱熵、“弯曲时间参数”特征以及GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分方法,并采用IMS轴承实验中心的滚动轴承全寿命试验数据进行了实例分析。研究结果表明:谱熵参数能够有效描述性能退化过程中的复杂度变化规律,对复杂度变化十分敏感,计算速度快;引入的Curved Time参数能够反映退化状态在时间尺度上的集聚特性,更符合机械设备的性能退化规律,因此GG模糊聚类方法能够实现对轴承等机械设备性能退化阶段的准确划分。
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关键词
谱熵
GG模糊聚类
滚动轴承
特征提取
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职称材料
题名
基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究
被引量：
6
1
作者
孙德建
胡雄
王冰
王微
林积昶
机构
上海海事大学物流工程学院
[
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2019年第11期1166-1171,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(“863计划”)资助项目(2013AA041106)
文摘
针对滚动轴承退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题,采用Logistic混沌映射,对谱熵在复杂度演化中的变化规律进行了研究。提出了一种基于均方根、谱熵、“弯曲时间参数”特征以及GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分方法,并采用IMS轴承实验中心的滚动轴承全寿命试验数据进行了实例分析。研究结果表明:谱熵参数能够有效描述性能退化过程中的复杂度变化规律,对复杂度变化十分敏感,计算速度快;引入的Curved Time参数能够反映退化状态在时间尺度上的集聚特性,更符合机械设备的性能退化规律,因此GG模糊聚类方法能够实现对轴承等机械设备性能退化阶段的准确划分。
关键词
谱熵
GG模糊聚类
滚动轴承
特征提取
Keywords
spectrum
entropy
(
se
)
gath-geva(GG)fuzzy
clustering
rolling
bearing
feature
extraction
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TP806.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究
孙德建
胡雄
王冰
王微
林积昶
《机电工程》
CAS
北大核心
2019
6
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