為了及時(shí)發(fā)現(xiàn)軸承運(yùn)行狀態(tài)的異常信息,避免因軸承故障帶來的嚴(yán)重后果,文章采用灰色關(guān)聯(lián)度分析和極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）相結(jié)合的方法對(duì)滾動(dòng)軸承性能退化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。將滾動(dòng)軸承運(yùn)轉(zhuǎn)的全壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)分組,計(jì)算各組數(shù)據(jù)與軸承狀態(tài)良好的第一組數(shù)據(jù)之間的灰色關(guān)聯(lián)度,根據(jù)關(guān)聯(lián)度值的變化判斷軸承健康狀態(tài);采用極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）建立軸承健康性能退化模型,以灰色關(guān)聯(lián)度作為健康性能指標(biāo),對(duì)軸承的性能退化趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果表明,灰色關(guān)聯(lián)度比均方根指標(biāo)能更早地發(fā)現(xiàn)軸承的異常,ELM預(yù)測(cè)的關(guān)聯(lián)度值與實(shí)際關(guān)聯(lián)度值變化趨勢(shì)一致性較好,當(dāng)關(guān)聯(lián)度真實(shí)值突然連續(xù)低于ELM預(yù)測(cè)范圍臨界值時(shí),認(rèn)為軸承性能惡化。 

【文章來源】：組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2019,(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基本理論
    1.1 灰色關(guān)聯(lián)度
        （1）數(shù)列的初值化處理
        （2）求差序列,獲得兩級(jí)最小差與最大差
        （3）關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度的計(jì)算
    1.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）
2 基于灰色關(guān)聯(lián)度和ELM的軸承性能退化 趨勢(shì)預(yù)測(cè)
    2.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及處理流程
    2.2 軸承運(yùn)行狀態(tài)的時(shí)域分析
    2.3 軸承性能退化趨勢(shì)預(yù)測(cè)
3 結(jié)論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3159023