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基于遗传程序设计的回转支承寿命状态识别

发布时间:2018-03-25 01:36

  本文选题:回转支承 切入点:遗传程序设计 出处:《南京工业大学学报(自然科学版)》2017年06期


【摘要】:针对回转支承低转速、故障信号微弱的特点,提出了一种遗传程序(GP)设计的方法对其寿命状态进行准确的识别。为保证回转支承运转信息的完整性,该方法从不同领域提取了多个特征指标组成特征向量矩阵。以模型的性能和复杂度为衡量指标,从遗传程序设计建立的模型中选择出最佳模型,再将测试样本输入模型实现对回转支承寿命状态的识别。利用自主研发的回转支承综合性能实验台对某型号的回转支承进行了全寿命疲劳实验,实验结果表明,所提出的方法能够准确地识别出回转支承的寿命状态,为实时维修奠定了基础。
[Abstract]:In view of the characteristics of low rotational speed and weak fault signal of rotary bearing, a genetic programming (GP) design method is proposed to accurately identify the life state of the slewing bearing, in order to ensure the integrity of the running information of the slewing bearing. In this method, several feature indexes are extracted from different fields to form the eigenvector matrix, and the best model is selected from the model established by genetic programming, which is based on the performance and complexity of the model. Then the test samples are input into the model to realize the identification of the life state of the slewing bearing. The life fatigue experiment of a certain type of slewing bearing is carried out by using the self-developed rotary bearing comprehensive performance test bench. The experimental results show that, The proposed method can accurately identify the life state of the slewing bearing and lay a foundation for real-time maintenance.
【作者单位】: 南京工业大学机械与动力工程学院;
【基金】:国家自然科学基金(51375222)
【分类号】:TH17

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