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基于JRD和CUSUM的滚动轴承性能退化状态识别与评估
被引量:
9
1
作者
夏均忠
吕麒鹏
+2 位作者
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期1-5,24,共6页
退化特征提取是滚动轴承性能退化状态识别和评估的关键,JRD克服了传统特征无法准确反应轴承当前技术状态的不足,但在全寿命阶段上稳定性、单调性差,应用累积和(CUSUM)对其进行改进,从而准确识别和评估轴承性能退化状态。应用小波包变换...
退化特征提取是滚动轴承性能退化状态识别和评估的关键,JRD克服了传统特征无法准确反应轴承当前技术状态的不足,但在全寿命阶段上稳定性、单调性差,应用累积和(CUSUM)对其进行改进,从而准确识别和评估轴承性能退化状态。应用小波包变换对原始信号进行降噪;计算不同技术状态下信号的Renyi熵,并对比与标准状态的相似程度得出JRD值,作为滚动轴承退化状态特征;应用CUSUM增强JRD值对于寿命微弱变化的敏感性及轴承全寿命的单调性。通过试验验证,滚动轴承性能退化状态的识别率能达到100%,同时能够分阶段、单调性地评估轴承性能退化状态。
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关键词
滚动轴承
性能退化
JRD距离
累积和(
cusum
)检测
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职称材料
基于MD-CUSUM和TD-SVR的滚动轴承健康状态预测
被引量:
7
2
作者
夏均忠
吕麒鹏
+2 位作者
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第19期83-88,共6页
故障特征提取是轴承健康状态描述的关键,然而当前常用方法提取的特征往往维数较高或信息缺失,无法单调性地反应轴承健康状态,且预测结果不能有效反应轴承退化趋势。应用累积马氏距离(MD-CUSUM)实现特征降维并得到健康指标(HI),能够在低...
故障特征提取是轴承健康状态描述的关键,然而当前常用方法提取的特征往往维数较高或信息缺失,无法单调性地反应轴承健康状态,且预测结果不能有效反应轴承退化趋势。应用累积马氏距离(MD-CUSUM)实现特征降维并得到健康指标(HI),能够在低维层面上单调性地反应轴承健康状态;构建时滞性支持向量回归(TD-SVR)模型,提高滚动轴承健康状态预测精度。通过试验数据分析对比了MD-CUSUM与等距特征映射(ISOMAP)的优劣,结果表明MDCUSUM和TD-SVR相结合在轴承健康状态预测方面具有更好地效果。
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关键词
滚动轴承
健康指标
累积马氏距离
时滞性支持向量回归
等距特征映射
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职称材料
题名
基于JRD和CUSUM的滚动轴承性能退化状态识别与评估
被引量:
9
1
作者
夏均忠
吕麒鹏
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
机构
陆军军事交通学院军用车辆工程系
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期1-5,24,共6页
文摘
退化特征提取是滚动轴承性能退化状态识别和评估的关键,JRD克服了传统特征无法准确反应轴承当前技术状态的不足,但在全寿命阶段上稳定性、单调性差,应用累积和(CUSUM)对其进行改进,从而准确识别和评估轴承性能退化状态。应用小波包变换对原始信号进行降噪;计算不同技术状态下信号的Renyi熵,并对比与标准状态的相似程度得出JRD值,作为滚动轴承退化状态特征;应用CUSUM增强JRD值对于寿命微弱变化的敏感性及轴承全寿命的单调性。通过试验验证,滚动轴承性能退化状态的识别率能达到100%,同时能够分阶段、单调性地评估轴承性能退化状态。
关键词
滚动轴承
性能退化
JRD距离
累积和(
cusum
)检测
Keywords
rolling element bearing
performance degradation
Jensen Renyi divergence(JRD)
cumulative
sum
(
cusum
)
and
mahalanobis
distance
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
TB53 [理学—声学]
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职称材料
题名
基于MD-CUSUM和TD-SVR的滚动轴承健康状态预测
被引量:
7
2
作者
夏均忠
吕麒鹏
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
机构
陆军军事交通学院军用车辆实验实习中心
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018年第19期83-88,共6页
文摘
故障特征提取是轴承健康状态描述的关键,然而当前常用方法提取的特征往往维数较高或信息缺失,无法单调性地反应轴承健康状态,且预测结果不能有效反应轴承退化趋势。应用累积马氏距离(MD-CUSUM)实现特征降维并得到健康指标(HI),能够在低维层面上单调性地反应轴承健康状态;构建时滞性支持向量回归(TD-SVR)模型,提高滚动轴承健康状态预测精度。通过试验数据分析对比了MD-CUSUM与等距特征映射(ISOMAP)的优劣,结果表明MDCUSUM和TD-SVR相结合在轴承健康状态预测方面具有更好地效果。
关键词
滚动轴承
健康指标
累积马氏距离
时滞性支持向量回归
等距特征映射
Keywords
rolling element bearing
health index(HI)
cumulative
sum
and
mahalanobis
distance
(MD-
cusum
)
time delay support vector regression(TD-SVR)
isometric feature mapping
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
TB53 [理学—声学]
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1
基于JRD和CUSUM的滚动轴承性能退化状态识别与评估
夏均忠
吕麒鹏
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2019
9
下载PDF
职称材料
2
基于MD-CUSUM和TD-SVR的滚动轴承健康状态预测
夏均忠
吕麒鹏
陈成法
刘鲲鹏
郑建波
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
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