基于多尺度形态分解谱熵的电机轴承预测特征提取及退化状态评估 |
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引用本文: | 王 冰,李洪儒,许葆华.基于多尺度形态分解谱熵的电机轴承预测特征提取及退化状态评估[J].振动与冲击,2013,32(22):124-128. |
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作者姓名: | 王 冰 李洪儒 许葆华 |
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作者单位: | 军械工程学院,石家庄 050003 |
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摘 要: | 由于预测特征提取与退化状态评估直接关系故障预测可信性,结合数学形态学与信息熵理论,针对电机滚动轴承,提出基于多尺度形态分解谱熵的预测特征提取方法,用灰色关联分析对退化状态进行评估。对不同损伤程度轴承振动信号进行多尺度形态分解,分别计算其在不同尺度域内的复杂性度量能谱熵、奇异谱熵,以其作为预测特征向量。建立标准退化模式矩阵,对待检测样本信号特征向量与标准模式进行灰色关联分析,据关联度大小对样本信号退化状态进行评估。并仿真与实例数据验证该方法对电机轴承退化状态评估的有效性。
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关 键 词: | 电机 轴承 性能退化 多尺度形态分解 谱熵 灰色关联分析 |
收稿时间: | 2013-3-15 |
修稿时间: | 2013-6-26 |
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