| 基于PCA-SVDD的滚动轴承性能退化评估 |
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| 引用本文： | 吴义岚,廖爱华,丁亚琦.基于PCA-SVDD的滚动轴承性能退化评估[J].上海工程技术大学学报,2020,34(4):358-363. |
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| 作者姓名： | 吴义岚 廖爱华 丁亚琦 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学城市轨道交通学院,上海201620;上海地铁维护保障有限公司车辆分公司,上海200235 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51605274）；上海申通地铁集团有限公司科研计划资助项目（JS-KY15R024-4） |
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| 摘 要： | 针对滚动轴承早期微弱故障难以及时发现的问题，提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承性能退化评估模型. 使用主成分分析法对滚动轴承振动信号时域和频域的特征指标进行加权融合，构建一个可以有效全面描述滚动轴承运行状况的综合特征指标，将正常状态样本的综合特征指标输入SVDD模型完成评估模型的构建，通过设置健康报警阈值判定轻微故障出现时间，并采用滚动轴承全寿命试验数据进行验证. 结果表明，与以峭度指标、均方根值作为SVDD模型的特征指标输入相比，该评估模型可以更早检测到滚动轴承早期微弱故障的发生，也能更准确地描述滚动轴承整体退化程度.
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| 关 键 词： | 主成分分析 支持向量数据描述 性能退化评估 |
| 收稿时间： | 2020-07-24 |
Evaluation of Rolling Bearing Performance Degradation Based on PCA-SVDD |
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| WU Yilan,LIAO Aihua,DING Yaqi.Evaluation of Rolling Bearing Performance Degradation Based on PCA-SVDD[J].Journal of Shanghai University of Engineering Science,2020,34(4):358-363. |
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| Authors: | WU Yilan LIAO Aihua DING Yaqi |
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| Affiliation: | 1.School of Urban Rail Transportation, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China2.Vehicle Branch of Shanghai Metro Maintenance Guarantee Co., Ltd., Shanghai 200235, China |
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