论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 孙德建,胡雄,王冰,王微,林积昶
关键词: 谱熵,模糊聚类,滚动轴承,特征提取
来源: 机电工程 2019年11期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输
单位: 上海海事大学物流工程学院,32145部队81分队
基金: 国家高技术研究发展计划(“863计划”)资助项目(2013AA041106)
分类号: U653.921
页码: 1166-1171
总页数: 6
文件大小: 759K
下载量: 113
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