基于散布熵和余弦欧氏距离的滚动轴承性能退化评估方法

发布时间：2021-12-24 06:21

　　针对传统特征指标评估轴承性能退化状态时可靠性、敏感性低的问题,提出一种基于散布熵和余弦欧氏距离的滚动轴承性能退化评估方法。首先,将待测滚动轴承振动信号分为健康数据和测试数据,分别对其进行集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）,得到若干本征模态分量（intrinsic mode function, IMF）,计算各IMF分量与原信号的相关系数,并根据相关系数准则选择IMF分量重构信号;然后,计算重构信号的散布熵,通过结合欧氏距离和余弦距离得到健康数据和测试数据散布熵之间的余弦欧氏距离作为退化指标;最后,利用切比雪夫不等式计算余弦欧氏距离健康阈值,评估轴承性能退化状态。实验结果表明,利用散布熵之间的余弦欧氏距离可以有效、及时地判断轴承性能退化状态,并且与其他指标相比,其敏感性、鲁棒性更高,能够更好地刻画滚动轴承性能退化趋势,为滚动轴承性能退化评估提供新的解决方法。 

【文章来源】：电子测量与仪器学报. 2020,34(07)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

轴承1标准差随时间的变化

性能退化评估流程

为了验证本方法有效性,使用美国辛辛那提大学智能维护系统(IMS)的滚动轴承全寿命周期数据进行实验。图2所示为轴承实验平台情况,由1个主轴、4个实验轴承、一个交流电动机和摩擦带组成。4个Rexnord ZA-2115双列轴承安装在主轴上,交流电动机通过摩擦带连接到主轴,将转速保持在2 000 r/min,每个轴承有16个滚动体。PCB352B33高灵敏度石英ICP加速度计安装在每个轴承座上记录振动信号。数据集采样频率为20 kHz,数据采集间隔时间为10 min,数据长度为20 480点。3.2 实验分析


本文编号：3549973