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针对滚动轴承的性能退化指标及其波动范围难以有效预测的问题,提出了一种基于模糊信息粒化与小波支持向量机的滚动轴承性能退化趋势预测方法。首先以一定的时间间隔采集滚动轴承运行过程中的振动信号序列,提取各个振动信号序列的特征指标,对特征指标序列进行模糊信息粒化,进而提取各个粒化窗口的有效分量信息;随后通过构建小波支持向量机对各个指标分量分别建立预测模型,实现对滚动轴承性能退化指标的退化趋势及波动范围的预测。实验结果表明,该预测方法可以有效跟踪滚动轴承性能衰退指标的变化趋势,并对其指标的波动范围进行有效预测。 相似文献
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滚动轴承性能退化静电监测方法及试验 总被引:2,自引:0,他引:2
采用静电方法对滚动轴承进行在线监测以及退化评估的研究。在滚动轴承寿命强化试验机平台上,使用自研磨损区域静电传感器对滚动轴承进行在线监测,通过多组试验采集得到滚动轴承磨损静电信号,在对滚动轴承磨损过程静电产生机理分析的基础上,进行静电信号的特征提取,通过加速疲劳全寿命周期试验进行滚动轴承性能退化评估,并与振动信号与温度信号进行对比验证。研究结果表明,磨损区域静电监测技术可以实现滚动轴承性能退化的在线监测,该研究是机械系统在线监测以及故障诊断和预测的重要组成部分,并为仪器实现产品化奠定了基础。 相似文献
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流形模糊C均值方法及其在滚动轴承性能退化评估中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
滚动轴承全寿命周期性能退化监测是设备主动维修技术重要的组成部分,对损伤状态进行有效评估可以实现设备接近零停机运行,发挥机器的最大生产力。为有效描绘滚动轴承性能退化趋势,提出一种基于流形学习的模糊C均值(Fuzzy C-means algorithm,FCM)方法。首先提取监测信号的时域、频域特征及小波包时频域特征组成高维特征集,然后按确定的本征维数提取高维特征集的低维流形特征,进而建立基于局部线性嵌入流行学习(Locally linear embedding,LLE)的模糊C均值模型评估轴承当前运行状态。通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法能够有效描绘滚动轴承性能退化阶段,为预知维修提供了重要信息。 相似文献
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滚动轴承作为旋转机械的关键零部件,其剩余使用寿命(RUL)预测对生产维修和人身安全具有重要意义。由于滚动轴承复杂多变的工作环境,使得同工况的参考样本少而变工况的参考样本较多,具有不平衡、不完整、无标签及噪声干扰等特性,增加了滚动轴承RUL预测的困难。随着大数据时代的来临和人工智能的发展,滚动轴承RUL预测方法也变得更加丰富。因此,在故障预测与健康管理(PHM)的框架下,对滚动轴承失效模式和故障数据特点进行阐述,对故障特征提取、降维和融合方法以及得到的性能退化指标分别进行了分类和对比分析。结合数据驱动算法,对滚动轴承RUL的预测方法、模型选择和评估标准进行了梳理和对比。最后对滚动轴承RUL预测未来的发展趋势进行了展望。 相似文献
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为了能够尽早发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,精准预测滚动轴承的状态退化趋势,提出了T-分布随机近邻嵌入(T-SNE)样本熵状态退化特征指标和基于时间卷积网络(TCN)的轴承状态退化趋势预测方法。首先利用T-SNE算法提取原始振动信号的低维流形特征,再计算低维流形特征的样本熵作为状态退化特征,最后基于历史状态退化特征通过TCN算法预测轴承的状态退化趋势。实验结果表明,相较于传统特征指标,T-SNE样本熵特征指标能够至少提前50 min发现滚动轴承开始出现显著退化的临界状态,且TCN算法的预测误差仅为0. 45%,具有较高的工程应用价值。 相似文献
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高速开关阀以其结构简单、响应速度快、抗污染能力强、稳定性好等优点得到了广泛的应用。水液压高速开关阀的工作介质黏性低,更容易因性能退化发生故障。提出了一种基于机器学习的水液压高速开关阀性能退化状态识别及退化趋势预测方法。搭建了高速开关阀性能测试试验台,将电流信号的变化作为高速开关阀的性能退化指标。根据高速开关阀性能退化程度,将其退化状态定义为正常期、退化期和严重退化期3个阶段。采用BP神经网络(BPNN)方法对高速开关阀的退化状态进行了识别,并采用粒子群优化长短期记忆模型(PSO-LSTM)方法对高速开关阀的退化趋势进行了预测。使用高速开关阀的性能退化试验数据对提出模型的有效性进行了检验,结果表明该方法具有较高的预测精度。 相似文献
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针对轴承振动信号随机噪声干扰大、多尺度熵表征轴承退化趋势偏差大的问题,提出了一种基于二元多尺度熵的滚动轴承退化趋势预测方法。首先对滚动轴承振动信号进行局部特征尺度分解,采用多元多尺度熵理论对二阶信号进行计算,提取了二元多尺度熵特征。然后采用互信息法和假近邻法对算法中的嵌入维数和延迟向量等参数进行了优化。最后采用极限学习机预测模型对二元多尺度熵退化趋势曲线进行预测,并对比了不同激活函数的预测性能。结果表明,相对于传统多尺度熵,二元多尺度熵偏差较小;激活函数为sigmoid时极限学习机模型预测精确度较高。 相似文献
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基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要采用轴承信号的滤波系数、时域和频域的统计量等作为反映轴承性能退化的特征量。进一步研究发现,这些指标要么对轴承早期缺陷敏感度不够,要么缺乏寿命预测所需要的上升或下降的性能退化特征。由于轴承在制造和工作过程中存在较多随机因素,即使同一种轴承在同一种工况下的工作寿命也会存在差异。因此,寻找一种稳定有效的特征值来刻画轴承的退化状态是十分重要的。提出基于时频图像融合的轴承性能退化特征提取方法。采用平滑伪威格纳-维尔分布(Smoothed pseudo Wigner-Ville distribution,SPWVD)表征轴承振动信号的时频能量分布特征,并利用灰度共生矩阵的统计特征作为轴承的性能退化特征;同时利用图像融合方法将同一轴不同方向的振动信号加以综合利用,消除一些随机因素对性能退化特征的影响。采用2012 PHM Competition的轴承数据集,验证了该方法在轴承的性能退化特征提取中的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承在长期工作过程中性能会出现不同程度的退化,提出一种融合FCM-SVDD模型的方法。利用自回归模型(AR)对轴承全寿命周期数据进行特征提取,再将提取的特征参数经过归一化处理后,用正常和失效样本特征建立模糊C均值(FCM)模型,用正常样本的特征数据建立支持向量数据描述(SVDD)模型,再将测试样本特征输入建立的FCM和SVDD模型得到的两个退化指标,将得到的退化指标作为特征矩阵输入到FCM模型,得到融合方法的性能退化曲线。描绘性能退化曲线,并对信号进行包络谱分析,验证初始故障位置。结果表明该方法对轴承初始故障点更加敏感,退化趋势更加明显,利用美国辛辛那提大学智能维护中心的轴承全寿命周期数据验证该方法的有效性和优越性。 相似文献