基于 LS 和 MTS 的两阶段滚动轴承故障特征选择方法

滚动轴承故障预测和健康管理(PHM)方法可以提取大量的故障特征数据,这些数据虽然有很大的潜在价值,但也存在高维、高冗余性的特点,难以直接分析和利用。因此,针对轴承故障特征数据的特点,以去除数据冗余性、筛选敏感特征为目的,提出两阶段特征选择算法。该方法的第1阶段采用拉普拉斯得分(LS)对原始特征按局部保持能力进行排序,利用互信息聚类算法删除特征集中的冗余特征。第2阶段采用多变量模式识别中的马田系统(MTS)方法对剩余特征进行综合评价,挖掘对故障分类更有效的特征。轴承退化仿真试验数据验证结果表明,提出的两阶段特征选择算法可以有效地去除冗余度、提高故障监测准确率,可以有效的运用到滚动轴承的初期故障检测中。     

多传感器数据融合的复杂系统退化模式挖掘

退化模式挖掘对复杂系统剩余寿命预测具有重要意义。为了解系统运行状态,掌握其退化规律,提出一种基于时间序列聚类的退化模式挖掘方法。首先,利用改进马田系统筛选并融合多传感器数据特征,构建健康指数来表征系统的退化趋势。然后,采用累积和算法将健康曲线进行分段处理,获取退化曲线,并利用基于动态时间弯曲距离度量的层次聚类算法将退化模式进行归类。最后,以相似度和退化时间为判别依据,对系统的退化模式进行有效识别。以航空发动机为对象的研究表明,该方法能够有效的挖掘和识别退化模式,为复杂系统剩余寿命预测提供依据。     

在旧闻里刨新闻

通讯《叔叔，您就是我们的爸》在《盐阜大众报》刊出后，受到读者好评，被评为好新闻一等奖。回顾这篇作品的采写过程，笔者深深体会到，见报的新闻稿中常常埋藏着极具报道价值的好新闻。     

基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究

为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环图(DAG)的特点,构建DAG-MTS多分类模型,并将其运用到轴承故障诊断中。利用滚动轴承故障数据测试该模型的有效性和实用性,结果表明,该模型能够准确识别出滚动轴承的故障。     

多域特征提取和MD-MTS的滚动轴承故障诊断方法

为及时提取滚动轴承的有效故障特征,准确识别其故障状态,提出一种多域特征提取和多维马田系统(MD-MTS)相结合的故障诊断方法。该方法主要包括三个方面的内容:振动信号的多域特征提取、基于MD-MTS的故障诊断模型构建和实验验证。首先,利用统计分析、快速傅里叶变换(FFT)、Hilbert变换和改进的经验模态分解(EMD)等方法提取故障信息,构建初始特征集。然后,根据多域特征构建MD-MTS实现滚动轴承多故障状态的识别。最后,通过实验和比较对所提出的模型进行了全面评估学习。结果表明,该方法能够有效地检测轴承故障,对滚动轴承的不同故障状态具有较高的诊断精度。