發(fā)布時間：2025-04-01 02:45

　　 為挖掘滾動軸承性能退化的更深層信息,建立了性能退化率與時間序列相似度之間的灰關(guān)系評估模型。首先,基于最大熵泊松計數(shù)原理計算性能退化率;然后,選取最佳性能時期的振動數(shù)據(jù)序列作為本征序列,分別計算其他振動數(shù)據(jù)序列與本征序列的相似性(基數(shù)貼近度);最后,基于灰關(guān)系分析法求解灰置信水平,分析性能退化率與時間序列間相似性的關(guān)聯(lián)程度。仿真及實際案例表明,性能退化率與時間序列間相似性的灰置信水平分別為85.275%和90.5%,兩者之間的關(guān)聯(lián)程度非常高。將2個指標結(jié)合使用可以更全面地獲取滾動軸承性能退化的深層次信息。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

圖1 不同標準差下的振動數(shù)據(jù)序列

用正態(tài)分布仿真軸承振動數(shù)據(jù)[2],得到1000個均值為0,標準差分別為0.1,0.2,0.4,0.6的數(shù)據(jù)序列,如圖1所示,由圖可知:標準差為0.1時,振動數(shù)據(jù)在[-0.260,0.184]區(qū)間波動;標準差為0.2時,振動數(shù)據(jù)在[-0.471,0.353]區(qū)間波動;標準差....

圖2 本征序列的概率密度函數(shù)

選取均值為-0.009,標準差為0.102的數(shù)據(jù)序列作為本征序列,基于最大熵法計算本征序列的概率密度函數(shù),結(jié)果如圖2所示。選取置信水平P=90%,用分位數(shù)法求出性能置信區(qū)間的下限值XL1=-0.181,上限值XU1=0.148。分別計算不同標準差下4個振動數(shù)據(jù)序列落在本征序列置....

圖3 不同標準差下的振動性能退化率

選取置信水平P=90%,用分位數(shù)法求出性能置信區(qū)間的下限值XL1=-0.181,上限值XU1=0.148。分別計算不同標準差下4個振動數(shù)據(jù)序列落在本征序列置信區(qū)間[-0.181,0.148]之外的概率(即退化率),結(jié)果如圖3所示,由圖可知,性能退化率隨標準差的增大呈非線性增大....

圖4 不同標準差下的基數(shù)貼近度

選取標準差為0.1時的振動數(shù)據(jù)序列作為本征序列,分別計算標準差0.2,0.4,0.6時振動數(shù)據(jù)序列與本征序列的基數(shù)貼近度,結(jié)果如圖4所示,由圖可知,各振動數(shù)據(jù)序列與本征序列的基數(shù)貼近度隨標準差的增大呈現(xiàn)非線性下降的趨勢:當(dāng)標準差從0.1增加到0.2時,基數(shù)貼近度降至0.696,降....

本文編號：4038819