基于形态梯度谱熵的滚动轴承退化特征提取

发布时间：2021-08-20 01:51

　　提出一种基于形态梯度谱熵（MGSE）的结构复杂度分析方法,以此对滚动轴承的退化程度进行表征。首先对信号进行数学形态梯度运算,利用数学形态梯度算子在运算速度以及冲击成分提取中的特点,得到信号的冲击谱分布,结合信息熵理论,定量刻画信号的结构复杂度。将该方法应用到滚动轴承性能衰退因子的分析中,以MGSE定量描述性能退化过程中的非线性演化趋势。采用仿真信号和辛辛那提大学智能维护系统（IMS）滚动轴承全寿命数据进行分析,对比结构复杂度中的SE谱熵和C₀复杂度,并对影响因素进行分析。结果表明:提出的形态梯度谱熵方法能够定量表征滚动轴承的性能退化程度,具有运算速度快、影响参数少、结果稳定的优势。 

【文章来源】：中国工程机械学报. 2020,18(04)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

仿真信号时域波形

图2为5种噪声强度下的MGSE演化规律。可以看出，随着组别的增加，退化程度不断加深，信号的复杂程度逐渐降低[21-22]，此时MGSE取值呈现降低的趋势，说明该指标能够定量刻画信号的复杂程度。同时，随着噪声强度的增大，曲线整体下降的趋势并未改变，说明该方法采用的形态梯度算子具有一定的抗噪效果。3 实例分析

采用IMS中心的加速全寿命数据集进行实例分析[23]。加速实验台如图3所示。主轴上安装4个实验轴承并以电机驱动，通过加速度传感器采集轴承的V向和H方向的振动信号。施加径向载荷实现实验加速，监测并采集实验轴承从正常到失效的全寿命数据。本文采用其中的两组全寿命数据集进行分析，其中Dataset1采样组数为984，最终失效形式为外圈故障。Dataset2采样组数为2 156，最终失效形式为内圈故障。

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
[1]基于多特征量的滚动轴承退化状态评估和剩余寿命预测方法研究[D]. 燕晨耀.电子科技大学 2016



本文编号：3352569