基于小波包Tsallis熵和FCM的滚动轴承性能退化评估

发布时间：2018-05-19 11:38

  本文选题：滚动轴承 + 性能退化评估　； 参考：《机械传动》2016年05期

【摘要】：鉴于小波包Tsallis熵和模糊C均值(FCM)的优点,提出了一种将两者相结合的滚动轴承性能退化评估方法。该方法首先提取正常数据和失效数据的小波包Tsallis熵,并利用FCM建立性能退化评估模型。然后提取待测数据的小波包Tsallis熵,并以待测数据隶属于失效状态的程度作为轴承性能退化中的定量评估指标,同时设定了早期故障阈值。实验分析表明,与基于小波包熵和FCM的评估方法相比,该方法得到的评估指标能更及时地发现早期故障,对噪声的鲁棒性也更强,且其变化范围为[0,1],可解释性强。
[Abstract]:In view of the advantages of wavelet packet Tsallis entropy and fuzzy C-means FCM, a rolling bearing performance degradation assessment method combining the two is proposed. Firstly, the wavelet packet Tsallis entropy of normal data and failure data is extracted, and the performance degradation assessment model is established by using FCM. Then the wavelet packet Tsallis entropy of the tested data is extracted and the degree of failure state of the tested data is taken as the quantitative evaluation index in the performance degradation of bearing. At the same time the early failure threshold is set. The experimental results show that compared with the evaluation method based on wavelet packet entropy and FCM, the evaluation index obtained by this method can detect early faults more timely, and is more robust to noise, and its range of variation is [0] and interpretable.
【作者单位】： 华东交通大学机电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51205130) 江西省科协重点活动项目(赣科协字[2014]88号)
【分类号】：TH133.33

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本文编号：1909952