本文選題：滾動軸承 + 性能退化評估　； 參考：《機(jī)械傳動》2016年05期

【摘要】：鑒于小波包Tsallis熵和模糊C均值(FCM)的優(yōu)點,提出了一種將兩者相結(jié)合的滾動軸承性能退化評估方法。該方法首先提取正常數(shù)據(jù)和失效數(shù)據(jù)的小波包Tsallis熵,并利用FCM建立性能退化評估模型。然后提取待測數(shù)據(jù)的小波包Tsallis熵,并以待測數(shù)據(jù)隸屬于失效狀態(tài)的程度作為軸承性能退化中的定量評估指標(biāo),同時設(shè)定了早期故障閾值。實驗分析表明,與基于小波包熵和FCM的評估方法相比,該方法得到的評估指標(biāo)能更及時地發(fā)現(xiàn)早期故障,對噪聲的魯棒性也更強(qiáng),且其變化范圍為[0,1],可解釋性強(qiáng)。
[Abstract]:In view of the advantages of wavelet packet Tsallis entropy and fuzzy C-means FCM, a rolling bearing performance degradation assessment method combining the two is proposed. Firstly, the wavelet packet Tsallis entropy of normal data and failure data is extracted, and the performance degradation assessment model is established by using FCM. Then the wavelet packet Tsallis entropy of the tested data is extracted and the degree of failure state of the tested data is taken as the quantitative evaluation index in the performance degradation of bearing. At the same time the early failure threshold is set. The experimental results show that compared with the evaluation method based on wavelet packet entropy and FCM, the evaluation index obtained by this method can detect early faults more timely, and is more robust to noise, and its range of variation is [0] and interpretable.
【作者單位】： 華東交通大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51205130) 江西省科協(xié)重點活動項目(贛科協(xié)字[2014]88號)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1909952