發(fā)布時間：2018-05-10 10:06

  本文選題：排序模式分析 + 信息散度�。� 參考：《中國機械工程》2017年06期

【摘要】：排序模式分析方法通過相空間重構將一維振動時間序列映射到排序模式概率分布,來揭示序列內部結構的復雜性變化,為微弱信號特征提取提供了一種新視角。將排序模式分析和信息散度相結合,提出一種排序信息散度指標,用于對設備不同運行狀態(tài)下的振動信號在高維相空間中排序模式概率分布的差異性進行量化分析,并用于軸承內圈不同損傷程度評估和軸承全壽命退化趨勢分析。結果表明,與傳統(tǒng)的時域統(tǒng)計指標及小波熵、近似熵、排序熵等非線性復雜度指標相比較,所提出的排序信息散度指標具有較好的故障程度量化分析性能,對軸承早期故障退化更加敏感,且穩(wěn)定性好、計算效率高,利于工程實現(xiàn)。
[Abstract]:The method of sorting pattern analysis maps one-dimensional vibration time series to the probability distribution of sorting mode through phase space reconstruction to reveal the complexity of the internal structure of the sequence and provide a new perspective for feature extraction of weak signals. By combining sorting mode analysis with information divergence, a sort of information divergence index is proposed, which can be used to quantify the difference of the probability distribution of sorting mode in high-dimensional phase space of vibration signals in different operation states of equipment. It is used to evaluate the different damage degree of bearing inner ring and to analyze the whole life degradation trend of bearing. The results show that compared with the traditional time-domain statistical index, wavelet entropy, approximate entropy, sort entropy and other nonlinear complexity indexes, the proposed ranking information divergence index has better performance in quantitative analysis of fault degree. It is more sensitive to the early failure degradation of bearing and has good stability and high calculation efficiency.
【作者單位】： 燕山大學電氣工程學院;
【基金】：河北省高等學�？茖W技術研究重點項目(ZD20131080) 國家自然科學基金資助項目(51505415) 河北省自然科學基金資助項目(F2016203421) 中國博士后科學基金資助項目(2015M571279)
【分類號】：TH133.33

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本文編號：1868879