声发射-微振动特征融合的谐波减速器性能退化评估

1

作者 张熠鑫 徐洋 +3 位作者 王腾飞 解国升 余智祺 马智宇 《振动与冲击》 北大核心 2025年第19期281-287,共7页

为了确保工业机器人关节的稳定性和安全运行,准确评估谐波减速器的性能退化至关重要。针对现有性能退化评估方法多使用单一信号,难以全面捕获退化过程关键信息的问题,提出了一种基于遗传编程算法的自适应特征融合方法,通过结合声发射和... 为了确保工业机器人关节的稳定性和安全运行,准确评估谐波减速器的性能退化至关重要。针对现有性能退化评估方法多使用单一信号,难以全面捕获退化过程关键信息的问题,提出了一种基于遗传编程算法的自适应特征融合方法,通过结合声发射和微振动传感器数据,构建能够有效反映谐波减速器健康状态的多阶段健康指标。首先,对声发射和微振动信号进行多特征提取,分析信号特征的单调性、相关性、可预测性和鲁棒性指标;其次,利用熵权法对各指标进行线性加权,构建综合评价指标,基于最高指标得分筛选最优特征;最后,采用遗传编程算法融合最优特征,生成最终的健康指标。试验结果表明,所构建的健康指标能够精准捕获谐波减速器各退化阶段的损伤拐点。相较于单一特征,该指标更有效地揭示了损伤演化过程固有的近似单调趋势,且在单调性、可预测性和鲁棒性等方面表现更为优越,为谐波减速器的预防性维护提供了强有力的支持。 展开更多

关键词 谐波减速器 性能退化评估 声发射和微振动 自适应特征融合 健康指标

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计 被引量：5

2

作者 张菀 李文昊 +2 位作者 周旺平 赵兴强 鄢小安 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第2期1-7,共7页

轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估... 轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。 展开更多

关键词 电动机轴承 故障诊断 性能退化评估 卷积神经网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

小波包变换和隐马尔可夫模型在轴承性能退化评估中的应用 被引量：36

3

作者 肖文斌 陈进 +2 位作者 周宇 王志阳 赵发刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期32-35,共4页

轴承是旋转机械中的关键部件,有效地对其进行性能退化评估对指导设备维护、防止设备意外失效有非常重要的意义。为此提出了一种基于小波包变换和隐马尔可夫模型(HMM)的轴承性能退化评估方法。该方法使用小波包变换对轴承振动信号进行分... 轴承是旋转机械中的关键部件,有效地对其进行性能退化评估对指导设备维护、防止设备意外失效有非常重要的意义。为此提出了一种基于小波包变换和隐马尔可夫模型(HMM)的轴承性能退化评估方法。该方法使用小波包变换对轴承振动信号进行分析,并提取节点能量及其总能量作为特征,仅使用正常状态下的数据训练HMM,建立性能退化评估模型,然后使用该模型对轴承的退化程度进行定量评估。最后,通过对轴承加速疲劳寿命试验的研究,验证了所提出的方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 性能退化评估 小波包变换 隐马尔可夫模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于TESPAR与GMM的滚动轴承性能退化评估 被引量：19

4

作者 张龙 黄文艺 +2 位作者 熊国良 周建民 周继慧 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1772-1779,共8页

状态维修根据设备当前运行状态制定维修计划,可避免维修不足与维修过剩等问题。性能退化程度量化评估是实现滚动轴承状态维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的TESPAR参数中的S矩阵作为原始特征,利用主分量分析对其进行降维处... 状态维修根据设备当前运行状态制定维修计划,可避免维修不足与维修过剩等问题。性能退化程度量化评估是实现滚动轴承状态维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的TESPAR参数中的S矩阵作为原始特征,利用主分量分析对其进行降维处理后构建特征矢量,并建立无故障轴承高斯混合模型GMM。将轴承后期振动信号的S矩阵经降维处理后输入该GMM模型,得到被测样本与无故障样本之间的量化相似程度,以此建立时间编码对数似然值TELLP作为滚动轴承性能退化定量指标。轴承疲劳试验表明该方法能及时发现轴承早期故障,并且能很好地跟踪故障发展趋势。 展开更多

关键词 状态维修 滚动轴承 高斯混合模型 性能退化评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多域特征与高斯混合模型的滚动轴承性能退化评估 被引量：21

5

作者 张龙 黄文艺 +1 位作者 熊国良 曹青松 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第22期3066-3072,共7页

视情维修可避免维修不足与维修过剩等问题,滚动轴承性能退化程度量化评估是实现视情维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、频域特征构建多域特征矢量,建立无故障轴承高斯混合模型(GMM)。将轴承后期振动信号的多域特征矢... 视情维修可避免维修不足与维修过剩等问题,滚动轴承性能退化程度量化评估是实现视情维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的时域、频域特征构建多域特征矢量,建立无故障轴承高斯混合模型(GMM)。将轴承后期振动信号的多域特征矢量输入该GMM模型,得到测试样本与无故障样本之间的量化相似程度,以此建立多域对数似然概率(MDLLP)值作为滚动轴承性能退化定量指标。MDLLP的取值上限为1,便于实际使用中确定轴承性能退化状态。轴承疲劳试验表明,该方法能及时发现轴承早期故障,并能很好地跟踪故障发展趋势,最优特征的选择与变换对评估效果具有较大影响。 展开更多

关键词 视情维修 滚动轴承 高斯混合模型 性能退化评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

连续隐半马尔科夫模型在轴承性能退化评估中的应用 被引量：19

6

作者 李巍华 李静 张绍辉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期613-620,共8页

连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理... 连续隐半Markov模型(Continuous hidden semi-Markov model,CHSMM)是隐Markov模型(Hidden Markov model,HMM)的一种扩展形式,可用于时间序列过程的动态建模。通过加入状态分布参数并对多组观测值进行连续化,可加强模型对新观测值的处理能力以及对状态驻留时间的建模能力。利用该方法建立了轴承性能退化的评估模型。首先,分析振动信号并提取频带能量作为退化特征;然后将正常状态下的特征样本作为模型的观测值对CHSMM进行训练;最后将待测的特征样本输入模型,得到待测样本相对于所建立正常模型的输出概率,作为轴承性能退化状态的标志。轴承疲劳寿命试验结果表明:所提的评估模型能较好地刻画轴承性能退化的过程,并能在早期对轴承的性能退化做出预警。 展开更多

关键词 故障预测 轴承 连续隐半马尔科夫模型 频带能量 性能退化评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于模糊c-均值的设备性能退化评估方法 被引量：19

7

作者 潘玉娜 陈进 李兴林 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期1794-1797,共4页

为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命... 为了更好地实现基于状态的维护模式,提出了一种基于模糊c-均值聚类的性能退化评估方法.该方法以正常状态和失效时刻的数据为基础,建立智能评估模型,以待测数据隶属于正常状态的程度作为退化指标.以6307滚动轴承为研究对象,对其疲劳寿命加速试验中全寿命周期的性能退化进行评估,结果验证了该方法的可行性和有效性. 展开更多

关键词 模糊C-均值聚类 性能退化评估 轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估研究 被引量：8

8

作者 季云 王恒 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第23期170-174,共5页

针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合C... 针对传统的HMM模型状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于DPMM-CHMM的机械设备性能退化评估方法。该方法利用DPMM模型的自动聚类功能,实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合CHMM良好的分析和建模能力,得到设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估,并利用滚动轴承全寿命数据进行了应用研究。结果表明,该方法可以有效地识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 狄利克雷混合模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合小波包奇异谱熵和SVDD的滚动轴承性能退化评估 被引量：13

9

作者 周建民 徐清瑶 +1 位作者 张龙 李鹏 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第12期1882-1887,共6页

针对设备的视情维修,提出一种将小波包奇异谱熵和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。先提取轴承全寿命周期内振动信号的小波包奇异谱熵作为轴承状态的特征矢量,然后以轴承正常状态下的特征矢量训练SVDD,得到正... 针对设备的视情维修,提出一种将小波包奇异谱熵和支持向量数据描述(SVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。先提取轴承全寿命周期内振动信号的小波包奇异谱熵作为轴承状态的特征矢量,然后以轴承正常状态下的特征矢量训练SVDD,得到正常状态下的基准超球体,再计算轴承全寿命周期内的特征矢量与基准超球体之间的相对距离,作为性能退化过程的定量评估指标,并对失效阈值和早期故障阈值进行设定。结果表明,与基于小波包和SVDD的性能退化评估方法相比,该方法的早期故障检测能力更强,对轴承性能退化各个阶段的描述更加准确。最后,利用基于EMD的Hilbert包络解调方法对评估结果的正确性进行了验证。 展开更多

关键词 滚动轴承 小波包奇异谱熵 支持向量数据描述 性能退化评估 包络解调

在线阅读 下载PDF 职称材料

小波包-支持向量数据描述在轴承性能退化评估中的应用研究 被引量：29

10

作者 潘玉娜 陈进 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期164-167,共4页

轴承是旋转机械中的关键部件,相对于故障模式识别,性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护以实现零停机率。小波包分解可以对信号进行更为精细的刻画,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法... 轴承是旋转机械中的关键部件,相对于故障模式识别,性能退化评估可以更为有效地服务于设备主动维护以实现零停机率。小波包分解可以对信号进行更为精细的刻画,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法。基于此,提出了一种基于小波包-支持向量数据描述的轴承性能退化评估方法,该方法以小波包分解的节点能量构成特征向量,仅需要正常状态下的数据样本即可用支持向量数据描述建立知识库,在一定程度上实现了对待测样本退化程度的定量评估。通过应用于轴承不同点蚀大小和其加速疲劳寿命试验的全寿命周期,验证了所提出方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 支持向量数据描述 小波包分解 性能退化评估 加速疲劳寿命试验 轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于HDP-CHMM的机械设备性能退化评估 被引量：6

11

作者 王恒 季云 +1 位作者 朱龙彪 刘肖 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期733-737,共5页

针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能... 针对传统隐马尔可夫模型(hidden Markov model,简称HMM)状态数必须预先设定的不足,提出了一种基于分层狄利克雷过程-连续隐马尔可夫模型(hierarchical Dirichlet process-continuous hidden Markov model,简称HDP-CHMM)的机械设备性能退化评估方法。该方法利用分层狄利克雷模型的分层聚类原理,在狄利克雷过程(Dirichlet process,简称DP)模型的基础上进行扩展,利用多组关联数据实现了模型结构根据观测数据的自适应变化和动态调整,获得设备运行过程中的最优退化状态数,并结合连续隐马尔可夫模型(continuous hidden Markov model,简称CHMM)良好的分析和建模能力,获得设备退化状态转移路径,实现机械设备运行过程中的退化状态识别和性能评估。利用滚动轴承全寿命数据的多组特征值进行了应用研究,并与基于K-S检验算法的机械设备零部件性能退化评估方法进行了比较。结果表明,HDP-CHMM模型可以对轴承实际运行状态转移过程进行建模,有效识别轴承运行中的不同退化状态,为基于状态的设备维修提供了理论指导。 展开更多

关键词 分层狄利克雷模型 连续隐马尔可夫模型 性能退化评估 滚动轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于贝叶斯推论和自组织映射的轴承性能退化评估方法 被引量：8

12

作者 刘美芳 余建波 尹纪庭 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第10期2237-2244,共8页

为在线识别和评估轴承的动态运行状态,提出一种基于贝叶斯推论和自组织映射的轴承性能退化评估方法。首先运用独立成分分析算法从原始特征集提取表征轴承正常运行的特征集,建立描述轴承健康状态的基准自组织映射模型,进而提出基于负对... 为在线识别和评估轴承的动态运行状态,提出一种基于贝叶斯推论和自组织映射的轴承性能退化评估方法。首先运用独立成分分析算法从原始特征集提取表征轴承正常运行的特征集,建立描述轴承健康状态的基准自组织映射模型,进而提出基于负对数似然概率的设备性能量化评估指标和基于贝叶斯推论的失效概率计算方法,在线识别和评估轴承的动态运行状态。通过在轴承全寿命测试床的实验结果表明,与一些传统的特征值指标和基于支持向量数据描述的性能退化评估方法相比,提出的评估指标可有效地量化轴承的全寿命性能退化过程,为进一步制定维护计划提供重要的设备健康信息。 展开更多

关键词 轴承 性能退化评估 独立成分分析 自组织映射 贝叶斯推论 故障诊断

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合循环平稳和支持向量数据描述的轴承性能退化评估研究 被引量：12

13

作者 潘玉娜 陈进 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2009年第4期442-445,共4页

轴承性能退化评估是进行设备主动维护、实现零停机率的关键技术。循环平稳分析能够识别滚动轴承微弱故障,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法。基于此,本文结合二者,提出了一种新的轴承性能评估... 轴承性能退化评估是进行设备主动维护、实现零停机率的关键技术。循环平稳分析能够识别滚动轴承微弱故障,基于统计学习理论的支持向量数据描述是一种具有良好计算性能的单值分类方法。基于此,本文结合二者,提出了一种新的轴承性能评估方法。该方法以循环平稳分析进行特征提取,得到组合切片累积能量,在仅有正常状态下的数据样本时,即可用支持向量数据描述建立知识库,从而实现了对待测样本退化程度的定量评估。通过对轴承加速疲劳寿命试验中全寿命周期的评估,验证了所提出方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 支持向量数据描述 循环平稳 性能退化评估 加速疲劳寿命试验 轴承

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于支持向量机的几何距离方法在设备性能退化评估中的应用 被引量：2

14

作者 郭磊 陈进 +2 位作者 赵发刚 董广明 王国伟 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第7期1077-1080,共4页

为了掌握设备的性能退化状态,提出了一种基于支持向量机的评估方法.基于C-SVM算法,研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系.仿真结果表明,随着设备性能退化程度的恶化,数据向量的几何距离逐... 为了掌握设备的性能退化状态,提出了一种基于支持向量机的评估方法.基于C-SVM算法,研究了设备特征向量与支持向量机最优分类面之间的几何距离与设备性能退化程度的关系.仿真结果表明,随着设备性能退化程度的恶化,数据向量的几何距离逐渐增大,因此,该方法可以有效地对设备性能退化进行评估. 展开更多

关键词 设备性能退化评估 支持向量机 几何距离 交叉验证

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多智能体的设备性能退化评估系统建模 被引量：5

15

作者 郭磊 陈进 王国伟 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期494-498,共5页

为解决设备性能退化评估与预测系统的建模问题,提出了一种基于多智能体的分层次模型。在该模型中,给出了系统的整体构架;根据设备的功能结构,划分了多个层次的性能退化评估与预测智能体,定义了各层次智能体的具体功能。该模型为系统的... 为解决设备性能退化评估与预测系统的建模问题,提出了一种基于多智能体的分层次模型。在该模型中,给出了系统的整体构架;根据设备的功能结构,划分了多个层次的性能退化评估与预测智能体,定义了各层次智能体的具体功能。该模型为系统的实施提供了指导模板。 展开更多

关键词 设备性能退化评估及预测 多智能体系统 功能分层模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

小波包熵在设备性能退化评估中的应用 被引量：10

16

作者 郭磊 陈进 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第9期1203-1206,共4页

开展设备性能退化评估研究,是制定主动设备维护策略、降低设备维护费用的基础。在设备性能退化过程中,信号成份会逐渐复杂化。本文提出利用小波包熵监测信号的复杂性变化,从而为设备性能退化评估提供可靠的特征向量。为了研究性能退化... 开展设备性能退化评估研究,是制定主动设备维护策略、降低设备维护费用的基础。在设备性能退化过程中,信号成份会逐渐复杂化。本文提出利用小波包熵监测信号的复杂性变化,从而为设备性能退化评估提供可靠的特征向量。为了研究性能退化过程中振动信号的小波包熵的变化规律,使用裂纹转子动力学模型模拟了转子裂纹逐渐增加的过程,并使用仿真数据计算了各个状态下的小波包能量熵和小波包奇异值熵值。分析结果表明,随着转子性能退化程度的加深,小波包熵值逐渐增加,且对于性能恶化的突变较为敏感。 展开更多

关键词 设备性能退化评估 小波包能量熵 小波包奇异值熵

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于KL-VMD和综合特征指标的滚动轴承性能退化评估 被引量：5

17

作者 刘杰 苏宇涵 +1 位作者 邓锐苗 孙凤 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第5期78-88,共11页

针对滚动轴承早期性能退化点难以检测的问题,提出一种结合改进变分模态分解(VMD)和综合特征指标的滚动轴承性能退化评估方法。首先使用K-L散度优化VMD的参数,用优化后的VMD对轴承振动信号进行分解,通过Wasserstein距离筛选对退化特征较... 针对滚动轴承早期性能退化点难以检测的问题,提出一种结合改进变分模态分解(VMD)和综合特征指标的滚动轴承性能退化评估方法。首先使用K-L散度优化VMD的参数,用优化后的VMD对轴承振动信号进行分解,通过Wasserstein距离筛选对退化特征较为敏感的模态分量,对其奇异值分解得到奇异值特征;结合信号的熵能比和置信值组成滚动轴承退化综合特征指标,最后构建支持向量数据描述模型计算性能退化指标,实现滚动轴承的早期微弱故障检测及性能退化评估。利用轴承全寿命实验数据验证方法的有效性,对早期性能退化点的检测结果相较于其他退化评估方法有所提前,为滚动轴承性能退化评估提供新思路。 展开更多

关键词 滚动轴承 性能退化评估 改进变分模态分解 Wasserstein距离 支持向量数据描述

在线阅读 下载PDF 职称材料

网络系统“亚健康”状态的性能退化评估模型 被引量：3

18

作者 黄大荣 汪鹏 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第B07期60-63,共4页

针对网络系统中节点存在"正常"、"亚健康"、"故障"三种状态的情形,研究了网络系统亚健康状态下的性能退化评估方法。依据网络系统"亚健康"状态的特征及网络系统中节点之间的相互关系,深入探讨... 针对网络系统中节点存在"正常"、"亚健康"、"故障"三种状态的情形,研究了网络系统亚健康状态下的性能退化评估方法。依据网络系统"亚健康"状态的特征及网络系统中节点之间的相互关系,深入探讨了影响网络系统效能退化的因素,提出了一种基于微分方程的网络系统"亚健康"状态的性能退化评估模型,进而预测"亚健康"网络系统未来可能发生的转化规律。理论分析及试验论证表明,所构建的模型具有一定的合理性,并具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 网络系统 亚健康 性能退化评估 微分方程

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于一种简单时域方法的滚动轴承性能退化评估(英文) 被引量：1

19

作者 张龙 黄文艺 +1 位作者 王宁 熊国良 《机床与液压》 北大核心 2014年第12期68-72,共5页

滚动轴承是一种最常用的机械设备,其性能退化评估是实现CBM(视情维修)的基础。但要找到一种具有可靠性好、效率高和故障预警早的滚动轴承监测系统是一个重大的挑战。提出了一种简单新颖的轴承性能退化评估时域方法,并将其运用于在滚动... 滚动轴承是一种最常用的机械设备,其性能退化评估是实现CBM(视情维修)的基础。但要找到一种具有可靠性好、效率高和故障预警早的滚动轴承监测系统是一个重大的挑战。提出了一种简单新颖的轴承性能退化评估时域方法,并将其运用于在滚动轴承故障模拟试验和全寿命测试实验,两种实验结果都表明:所提出方法能够清晰地描述故障程度变化趋势并能检测早期故障。 展开更多

关键词 滚动轴承 性能退化评估 故障诊断 时域方法

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合PSO-OEWOA和MKSVDD的轨道车辆轴承性能退化评估 被引量：6

20

作者 廖爱华 吴义岚 丁亚琦 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2730-2738,共9页

为了有效评估轨道车辆轴承性能退化程度,提出一种结合反向指数的鲸鱼粒子群混合算法(PSO-OEWOA)与多核支持向量数据描述(MKSVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。针对滚动轴承样本数据结构复杂,样本数据分布不均匀导致SVDD分类不够... 为了有效评估轨道车辆轴承性能退化程度,提出一种结合反向指数的鲸鱼粒子群混合算法(PSO-OEWOA)与多核支持向量数据描述(MKSVDD)相结合的滚动轴承性能退化评估方法。针对滚动轴承样本数据结构复杂,样本数据分布不均匀导致SVDD分类不够准确的问题,对SVDD模型的核函数进行改进,构造多核核函数提高支持向量数据描述的学习能力和泛化能力;然后针对MKSVDD中多参数选择盲目的问题,结合粒子群算法收敛速度快和鲸鱼算法探索能力强的优点,利用反向指数的鲸鱼算法迭代融合PSO算法对MKSVDD的参数进行寻优,从而避免优化算法早熟收敛和陷入局部最优。将轴承正常状态样本特征向量看作训练数据,同时将MKSVDD模型的准确率作为PSO-OEWOA的适应度函数,构建PSO-OEWOA-MKSVDD评估模型,利用正常数据训练的MKSVDD的超球体半径作为健康报警阈值确定轴承的退化。通过轴承全寿命数据对模型进行训练和测试。研究结果表明:MKSVDD模型在轴承初始性能退化时评估敏感性比SVDD模型更优,而且相较于SVDD模型,在中度性能退化时的稳定性也更优。最后对采集的牵引电机轴承的振动数据进行退化分析,结果与实际情况吻合,验证了模型的准确性和有效性,可用于轨道车辆轴承的退化评估。 展开更多

关键词 轨道车辆轴承 粒子群算法 鲸鱼算法 性能退化评估 多核支持向量数据描述

在线阅读 下载PDF 职称材料