本文關(guān)鍵詞：基于小波包能量與模糊C均值聚類的軸承退化狀態(tài)預測

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【摘要】：滾動軸承在發(fā)生嚴重故障前會經(jīng)歷不同的退化狀態(tài),針對時域和頻域故障特征不能表征早期故障的問題,提出了小波包能量結(jié)合高斯混合模型的軸承性能退化指標提取方法。該方法以小波包能量比例值向量作為原始特征,引入高斯混合模型,以計算出的小波包能量比例值對數(shù)似然概率作為性能退化指標,通過實驗驗證該方法能發(fā)現(xiàn)早期故障,還能很好的跟蹤軸承退化趨勢。在此基礎(chǔ)上,由于退化狀態(tài)難以界定識別,利用模糊C均值聚類對性能退化指標模糊聚類,從而識別軸承性能退化狀態(tài),通過滾動軸承退化實驗驗證了該方法的有效性。
【作者單位】： 西南石油大學地球科學與技術(shù)學院;西南石油大學機電工程學院;
【關(guān)鍵詞】： 滾動軸承 小波包變換 特征提取 模糊聚類
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動軸承作為旋轉(zhuǎn)機械的關(guān)鍵組件,它的性能關(guān)系到整個旋轉(zhuǎn)機械能否正常運行,并且隨著維修理論的發(fā)展,退化狀態(tài)識別成為現(xiàn)代設(shè)備維修的關(guān)鍵技術(shù),越來越受到人們的重視[1]。性能退化指標的提取是退化狀態(tài)識別的基礎(chǔ),性能退化指標能夠表征軸承從正常到發(fā)生故障失效的連續(xù)退

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本文編號：977389