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基于时频图像融合的轴承性能退化特征提取方法  
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【英文篇名】 Feature Extraction Method of Bearing Performance Degradation Based on Time-frequency Image Fusion
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【作者】 章立军; 刘博; 张彬; 何飞;
【英文作者】 ZHANG Lijun; LIU Bo; ZHANG Bin; HE Fei; National Center for Material Service Safety; University of Science and Technology Beijing; National Engineering Research Center of Flat Rolling Equipment;
【作者单位】 北京科技大学国家材料服役安全科学中心; 北京科技大学国家板带生产先进装备工程技术研究中心;
【文献出处】 机械工程学报 , Journal of Mechanical Engineering, 编辑部邮箱 2013年 22期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 性能退化特征; 时频分析; 灰度共生矩阵; 图像融合;
【英文关键词】 Performance degradation feature Time-frequency analysis Gray level co-occurrence matrix Image fusion;
【摘要】 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。
【英文摘要】 Filter coefficient, time domain and frequency domain statistics are mainly used to describe the bearing performance degradation in bearing life prediction method based on data driven. Further studies show these features have neither sufficient sensitivity nor ascending or descending trend that lifetime prediction needs. The service lifetime of the same type of bearing varies considerably even on the same operating condition due to some random factor occurs in bearing manufacturing and working process. There...
【基金】 国家自然科学基金(51005015,51204018); 中央高校基本科研业务费专项资金(2302012FRF-TP-12-161A,2302012FRF-TP-12-167A)资助项目
【更新日期】 2014-03-26
【分类号】 TH165.3
【正文快照】 0前言作为机械设备中最常用的机械零件之一,轴承的寿命预测技术在理论研究和工程实践中都至关重要。近几年,基于数据驱动的滚动轴承寿命预测技术成为国内外研究的热点问题[1-3]。主要是利用一些数据处理方法对轴承全寿命周期的状态数据进行分析,提取能够刻画轴承退化过程的特征

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