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基于S时频熵的球轴承性能退化特征指标提取方法
被引量:
8
1
作者
程道来
贾玉琛
潘玉娜
《轴承》
北大核心
2019年第4期59-62,共4页
滚动轴承的性能退化评估是实现主动维护的关键技术,其对特征提取提出了完全区别于故障模式识别的新要求。作为旋转机械中重要的零件,轴承的振动信号往往具有非平稳性,采用有效的时频分析能充分挖掘蕴含其中的故障信息。S变换是一种兼具...
滚动轴承的性能退化评估是实现主动维护的关键技术,其对特征提取提出了完全区别于故障模式识别的新要求。作为旋转机械中重要的零件,轴承的振动信号往往具有非平稳性,采用有效的时频分析能充分挖掘蕴含其中的故障信息。S变换是一种兼具小波和短时Fourier变换各自优势的时频分析方法,信息熵则能够定量度量信号分布的复杂程度,因此提出了S时频熵指标用来度量轴承振动信号的复杂度并反映其退化过程。对滚动轴承加速疲劳试验寿命周期数据进行分析并与有效值进行对比表明,S时频熵能够有效反映轴承性能的退化过程,可以作为性能退化评估框下现有指标的有益补充。
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关键词
滚动轴承
性能退化评估
s时频熵
s
变换
信息
熵
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职称材料
题名
基于S时频熵的球轴承性能退化特征指标提取方法
被引量:
8
1
作者
程道来
贾玉琛
潘玉娜
机构
上海应用技术大学机械工程学院
上海应用技术大学轨道交通学院
出处
《轴承》
北大核心
2019年第4期59-62,共4页
基金
上海市科委地方院校能力建设项目(17090503500)
文摘
滚动轴承的性能退化评估是实现主动维护的关键技术,其对特征提取提出了完全区别于故障模式识别的新要求。作为旋转机械中重要的零件,轴承的振动信号往往具有非平稳性,采用有效的时频分析能充分挖掘蕴含其中的故障信息。S变换是一种兼具小波和短时Fourier变换各自优势的时频分析方法,信息熵则能够定量度量信号分布的复杂程度,因此提出了S时频熵指标用来度量轴承振动信号的复杂度并反映其退化过程。对滚动轴承加速疲劳试验寿命周期数据进行分析并与有效值进行对比表明,S时频熵能够有效反映轴承性能的退化过程,可以作为性能退化评估框下现有指标的有益补充。
关键词
滚动轴承
性能退化评估
s时频熵
s
变换
信息
熵
Keywords
rolling bearing
performance degradation a
s
s
e
s
s
ment
s
-time-frequency entropy
s
-tran
s
form
information entropy
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于S时频熵的球轴承性能退化特征指标提取方法
程道来
贾玉琛
潘玉娜
《轴承》
北大核心
2019
8
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