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题名基于ICFE和WPHM的滚动轴承健康状态评估
被引量：5
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作者
罗亭
王晓东
马军
杨创艳
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省人工智能重点实验室
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期116-125,共10页
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基金
国家自然科学基金(51765022,61663017)
云南省科技厅科技计划项目(2019FD042)资助。
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文摘
要:针对滚动轴承振动信号的非线性动态特性及可靠度评估精度不高的问题,提出了基于改进的交叉模糊熵(improved cross fuzzy entropy,ICFE)和威布尔比例故障率模型(Weibull proportional hazards model,WPHM)的滚动轴承健康状态评估方法。该方法首先对原始振动信号进行改进的微分局部均值分解(Crt-differential local meandecomposition,Crt-DLMD),选取包含故障信息最多的有效分量进行重构;然后,利用滑动均值取代原有粗粒化过程,计算重构信号的ICFE;最后,将ICFE作为WPHM的协变量进行健康状态评估。通过美国国家航空航天局(NASA)和西安交通大学-长兴昇阳科技有限公司的滚动轴承全寿命周期数据实验表明,所提方法可以准确、有效地评估滚动轴承的健康状态。
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关键词
改进的交叉模糊熵
威布尔比例故障率模型
健康状态
滚动轴承
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Keywords
improved cross fuzzy entropy
Weibull proportional failure rate model
health status
rolling bearing
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH165.3
[机械工程—机械制造及自动化]
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