本文選題：回轉(zhuǎn)支承　切入點：遺傳程序設計　出處：《南京工業(yè)大學學報(自然科學版)》2017年06期

【摘要】：針對回轉(zhuǎn)支承低轉(zhuǎn)速、故障信號微弱的特點,提出了一種遺傳程序(GP)設計的方法對其壽命狀態(tài)進行準確的識別。為保證回轉(zhuǎn)支承運轉(zhuǎn)信息的完整性,該方法從不同領域提取了多個特征指標組成特征向量矩陣。以模型的性能和復雜度為衡量指標,從遺傳程序設計建立的模型中選擇出最佳模型,再將測試樣本輸入模型實現(xiàn)對回轉(zhuǎn)支承壽命狀態(tài)的識別。利用自主研發(fā)的回轉(zhuǎn)支承綜合性能實驗臺對某型號的回轉(zhuǎn)支承進行了全壽命疲勞實驗,實驗結(jié)果表明,所提出的方法能夠準確地識別出回轉(zhuǎn)支承的壽命狀態(tài),為實時維修奠定了基礎。
[Abstract]:In view of the characteristics of low rotational speed and weak fault signal of rotary bearing, a genetic programming (GP) design method is proposed to accurately identify the life state of the slewing bearing, in order to ensure the integrity of the running information of the slewing bearing. In this method, several feature indexes are extracted from different fields to form the eigenvector matrix, and the best model is selected from the model established by genetic programming, which is based on the performance and complexity of the model. Then the test samples are input into the model to realize the identification of the life state of the slewing bearing. The life fatigue experiment of a certain type of slewing bearing is carried out by using the self-developed rotary bearing comprehensive performance test bench. The experimental results show that, The proposed method can accurately identify the life state of the slewing bearing and lay a foundation for real-time maintenance.
【作者單位】： 南京工業(yè)大學機械與動力工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(51375222)
【分類號】：TH17

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本文編號：1660989