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基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化监测方法
被引量：
2
1
作者
桂伟
陈鑫
叶新来
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第9期1256-1261,共6页
在对滚动轴承的全生命周期健康状态进行监测,采用从振动信号中提取监测指标时,存在噪声干扰、检测准确度低的问题,为此,提出了一种基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化点检测新方法。首先,进行了时频域的指标提取,对采集的...
在对滚动轴承的全生命周期健康状态进行监测,采用从振动信号中提取监测指标时,存在噪声干扰、检测准确度低的问题,为此,提出了一种基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化点检测新方法。首先,进行了时频域的指标提取,对采集的轴承原始振动信号进行了分段处理,从每段信号中提取了多个时频域指标,进行了基于图模型的指标优化,即对提取的每一个指标进行了图建模,得到了一系列图模型;接着进行了图模型相似度计算,得到了优化后的指标;然后,进行了多指标融合,对优化后的多指标采用逐点均值及逐点最值相结合的方法进行了融合,得到了综合的监测指标;最后,进行了异常决策,采用假设检验对轴承早期退化进行了监测,确定了退化点,并在滚动轴承全生命周期退化数据集上进行了实验,对上述综合指标的退化点检测性能进行了检验,同时在该数据集上将该方法与其他4种方法进行了对比实验。研究结果表明:针对每一组实验数据,采用该方法均能成功检测到退化点,同时在对比实验中,采用该方法取得了1.27的最高平均排名;实验结果证明了该方法的有效性和先进性,表明该方法在滚动轴承早期退化监测中具有良好的实际应用潜力。
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关键词
旋转机械
全生命周期健康状态监测
滚动轴承
早期退化点
振动信号
时频域指标优化
假设检验
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职称材料
一种改进基尼指数加权的轴承健康指标构建方法
2
作者
钱门贵
陈涛
+3 位作者
于耀翔
郭亮
高宏力
李威霖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第15期1813-1819,1855,共8页
在轴承的状态监测中,构建一个可以准确描述轴承退化趋势且能及时识别早期退化点(EDP)的健康指标(HI)至关重要。目前大多学者提出的健康指标能较好地描述轴承的退化趋势,但不能准确识别早期退化点。提出了一种改进基尼指数(IGI)加权的轴...
在轴承的状态监测中,构建一个可以准确描述轴承退化趋势且能及时识别早期退化点(EDP)的健康指标(HI)至关重要。目前大多学者提出的健康指标能较好地描述轴承的退化趋势,但不能准确识别早期退化点。提出了一种改进基尼指数(IGI)加权的轴承健康指标构建方法。利用集成经验模态分解(EEMD)对原始信号进行分解,根据各分量的故障特征能量比(FCER),对其进行加权重构得到重构信号;计算重构信号的IGI;将IGI作为重构信号的FCER进行加权计算,得到最终的指标IGI-FCER-HI。通过两个实验验证了所提方法的有效性,并与其他健康指标进行了对比。结果表明,所提方法构建的指标不仅具有良好的单调性和趋势性,而且能准确监测轴承的早期退化点。
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关键词
滚动轴承
早期退化点
健康指标
集成经验模态分解
加权重构的集成经验模态分解
故障特征能量比
改进的基尼指数
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职称材料
题名
基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化监测方法
被引量：
2
1
作者
桂伟
陈鑫
叶新来
机构
武汉商学院机电工程学院
山东大学机械工程学院
潍柴动力股份有限公司
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2022年第9期1256-1261,共6页
基金
教育部产学合作协同育人项目(202102292025)
湖北省教育科学“十三五”规划重点课题资助项目(2017GA044)
武汉市教学研究项目(2019015)。
文摘
在对滚动轴承的全生命周期健康状态进行监测,采用从振动信号中提取监测指标时,存在噪声干扰、检测准确度低的问题,为此,提出了一种基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化点检测新方法。首先,进行了时频域的指标提取,对采集的轴承原始振动信号进行了分段处理,从每段信号中提取了多个时频域指标,进行了基于图模型的指标优化,即对提取的每一个指标进行了图建模,得到了一系列图模型;接着进行了图模型相似度计算,得到了优化后的指标;然后,进行了多指标融合,对优化后的多指标采用逐点均值及逐点最值相结合的方法进行了融合,得到了综合的监测指标;最后,进行了异常决策,采用假设检验对轴承早期退化进行了监测,确定了退化点,并在滚动轴承全生命周期退化数据集上进行了实验,对上述综合指标的退化点检测性能进行了检验,同时在该数据集上将该方法与其他4种方法进行了对比实验。研究结果表明:针对每一组实验数据,采用该方法均能成功检测到退化点,同时在对比实验中,采用该方法取得了1.27的最高平均排名;实验结果证明了该方法的有效性和先进性,表明该方法在滚动轴承早期退化监测中具有良好的实际应用潜力。
关键词
旋转机械
全生命周期健康状态监测
滚动轴承
早期退化点
振动信号
时频域指标优化
假设检验
Keywords
rotating machinery
life cycle health status monitoring
early degradation points of rolling
vibration signals
time frequency domain index optimization
hypothesis test
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
一种改进基尼指数加权的轴承健康指标构建方法
2
作者
钱门贵
陈涛
于耀翔
郭亮
高宏力
李威霖
机构
西南交通大学机械工程学院
浙江方圆检测集团股份有限公司
浙江省市场监管新能源汽车驱动系统重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第15期1813-1819,1855,共8页
基金
国家自然科学基金(51905452,51775452)
中央引导地方科技发展资金(2020ZYD012)
+1 种基金
浙江省市场监督管理局雏鹰计划培育项目(CY2022111)
四川省科技项目(2021YFG0068)。
文摘
在轴承的状态监测中,构建一个可以准确描述轴承退化趋势且能及时识别早期退化点(EDP)的健康指标(HI)至关重要。目前大多学者提出的健康指标能较好地描述轴承的退化趋势,但不能准确识别早期退化点。提出了一种改进基尼指数(IGI)加权的轴承健康指标构建方法。利用集成经验模态分解(EEMD)对原始信号进行分解,根据各分量的故障特征能量比(FCER),对其进行加权重构得到重构信号;计算重构信号的IGI;将IGI作为重构信号的FCER进行加权计算,得到最终的指标IGI-FCER-HI。通过两个实验验证了所提方法的有效性,并与其他健康指标进行了对比。结果表明,所提方法构建的指标不仅具有良好的单调性和趋势性,而且能准确监测轴承的早期退化点。
关键词
滚动轴承
早期退化点
健康指标
集成经验模态分解
加权重构的集成经验模态分解
故障特征能量比
改进的基尼指数
Keywords
rolling bearing
early degradation point(EDP)
health indicator(HI)
ensemble empirical mode decomposition(EEMD)
weighted reconstructed EEMD
failure characteristic energy ratio(FCER)
improved Gini index(IGI)
分类号
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频域多指标融合和图模型的滚动轴承早期退化监测方法
桂伟
陈鑫
叶新来
《机电工程》
CAS
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
一种改进基尼指数加权的轴承健康指标构建方法
钱门贵
陈涛
于耀翔
郭亮
高宏力
李威霖
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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