本文關(guān)鍵詞： 滾動(dòng)軸承 多尺度熵 參數(shù)優(yōu)化 退化趨勢(shì)預(yù)測(cè) 極限學(xué)習(xí)機(jī)　出處：《中國(guó)機(jī)械工程》2017年20期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)隨機(jī)噪聲干擾大、多尺度熵表征軸承退化趨勢(shì)偏差大的問(wèn)題,提出了一種基于二元多尺度熵的滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)方法。首先對(duì)滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行局部特征尺度分解,采用多元多尺度熵理論對(duì)二階信號(hào)進(jìn)行計(jì)算,提取了二元多尺度熵特征。然后采用互信息法和假近鄰法對(duì)算法中的嵌入維數(shù)和延遲向量等參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化。最后采用極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)測(cè)模型對(duì)二元多尺度熵退化趨勢(shì)曲線進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)比了不同激活函數(shù)的預(yù)測(cè)性能。結(jié)果表明,相對(duì)于傳統(tǒng)多尺度熵,二元多尺度熵偏差較小;激活函數(shù)為sigmoid時(shí)極限學(xué)習(xí)機(jī)模型預(yù)測(cè)精確度較高。
[Abstract]:In order to solve the problem that the random noise disturbance of bearing vibration signal is large and the multi-scale entropy is used to characterize the large deviation of bearing degradation trend. A prediction method of rolling bearing degradation trend based on binary multi-scale entropy is proposed. Firstly, the vibration signal of rolling bearing is decomposed with local characteristic scale, and the second-order signal is calculated by multivariate multi-scale entropy theory. The binary multi-scale entropy feature is extracted, and the embedding dimension and delay vector in the algorithm are optimized by mutual information method and pseudo-nearest neighbor method. Finally, the prediction model of extreme learning machine is used to degenerate the binary multi-scale entropy. Forecast the trend curve. The prediction performance of different activation functions is compared. The results show that the deviation of binary multi-scale entropy is smaller than that of traditional multi-scale entropy. When the activation function is sigmoid, the prediction accuracy of LLM model is high.
【作者單位】： 陸軍工程大學(xué)石家莊校區(qū)導(dǎo)彈工程系;陸軍工程大學(xué)科研學(xué)術(shù)處;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51541506)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言在旋轉(zhuǎn)機(jī)械系統(tǒng)狀態(tài)檢修、故障預(yù)測(cè)與健康管理領(lǐng)域,滾動(dòng)軸承性能退化評(píng)估和剩余使用壽命預(yù)測(cè)是研究的熱點(diǎn)與難點(diǎn),該研究?jī)?nèi)容的關(guān)鍵在于退化特征提取[1]。在故障模式識(shí)別研究中,故障特征僅需區(qū)分不同故障差異即可,而滾動(dòng)軸承退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)和性能退化評(píng)估均要求退化特征對(duì)滾

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本文編號(hào)：1482854