基于PSW度量的軸承衰退趨勢(shì)遞歸預(yù)測(cè)
發(fā)布時(shí)間:2021-01-10 17:18
針對(duì)采用遞歸方法預(yù)測(cè)軸承衰退趨勢(shì)預(yù)測(cè)過(guò)程中存在誤差快速累積增大從而影響預(yù)測(cè)結(jié)果的問(wèn)題,本文提出一種基于PSW度量的多變量序列遞歸預(yù)測(cè)方法。該方法通過(guò)離線提取具有相似性的軸承故障序列數(shù)據(jù),作為包含領(lǐng)域信息的元數(shù)據(jù),構(gòu)建遞歸預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)軸承衰退趨勢(shì)的在線預(yù)測(cè)。
【文章來(lái)源】:中外企業(yè)家. 2020,(17)
【文章頁(yè)數(shù)】:2 頁(yè)
【部分圖文】:
方法流程圖
采用PHM2012數(shù)據(jù)集,針對(duì)工況一條件下的七個(gè)軸承進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行RMS特征提取,具體如圖2所示:從圖2可看出軸承運(yùn)行狀態(tài)一般分為三種狀態(tài):平穩(wěn)期、衰退期與快速失效期,單從數(shù)據(jù)趨勢(shì)上看,同一型號(hào)軸承在相同工況下的衰退曲線之間存在一定的相似性。
針對(duì)已知軸承序列數(shù)據(jù),首先采用層次聚類方法實(shí)現(xiàn)對(duì)相似軸承序列數(shù)據(jù)的劃分。利用基于PSW序列進(jìn)行聚類,結(jié)果如圖3所示。可明顯看出,基于PSW的聚類方法將已知軸承序列數(shù)據(jù)劃分成四類,分別是:軸承序列1、3,稱A類;序列4、5、7,稱B類,序列2、6則稱C、D類。4 結(jié)束語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于多特征量的滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)評(píng)估和剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 燕晨耀.電子科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):2969102
【文章來(lái)源】:中外企業(yè)家. 2020,(17)
【文章頁(yè)數(shù)】:2 頁(yè)
【部分圖文】:
方法流程圖
采用PHM2012數(shù)據(jù)集,針對(duì)工況一條件下的七個(gè)軸承進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。對(duì)軸承振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行RMS特征提取,具體如圖2所示:從圖2可看出軸承運(yùn)行狀態(tài)一般分為三種狀態(tài):平穩(wěn)期、衰退期與快速失效期,單從數(shù)據(jù)趨勢(shì)上看,同一型號(hào)軸承在相同工況下的衰退曲線之間存在一定的相似性。
針對(duì)已知軸承序列數(shù)據(jù),首先采用層次聚類方法實(shí)現(xiàn)對(duì)相似軸承序列數(shù)據(jù)的劃分。利用基于PSW序列進(jìn)行聚類,結(jié)果如圖3所示。可明顯看出,基于PSW的聚類方法將已知軸承序列數(shù)據(jù)劃分成四類,分別是:軸承序列1、3,稱A類;序列4、5、7,稱B類,序列2、6則稱C、D類。4 結(jié)束語(yǔ)
【參考文獻(xiàn)】:
碩士論文
[1]基于多特征量的滾動(dòng)軸承退化狀態(tài)評(píng)估和剩余壽命預(yù)測(cè)方法研究[D]. 燕晨耀.電子科技大學(xué) 2016
本文編號(hào):2969102
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