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基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究

作者：孙德建，胡雄，王冰,等日期：2019-11-19/span> 浏览：2318 查看PDF文档

基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究*

孙德建1，胡雄1*，王冰1，王微1，林积昶2

(1.上海海事大学物流工程学院，上海 201306；2.32145部队 81分队，河南新乡 453000）

摘要：针对滚动轴承退化特征提取以及性能退化阶段准确划分的问题，采用Logistic混沌映射，对谱熵在复杂度演化中的变化规律进行了研究。提出了一种基于均方根、谱熵、“弯曲时间参数”特征以及GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分方法，并采用IMS轴承实验中心的滚动轴承全寿命试验数据进行了实例分析。研究结果表明：谱熵参数能够有效描述性能退化过程中的复杂度变化规律，对复杂度变化十分敏感，计算速度快；引入的Curved Time参数能够反映退化状态在时间尺度上的集聚特性，更符合机械设备的性能退化规律，因此GG模糊聚类方法能够实现对轴承等机械设备性能退化阶段的准确划分。
关键词：谱熵； GG模糊聚类；滚动轴承；特征提取
中图分类号：TH133.33；TP806.3 文献标识码：A 文章编号：1001-4551(2019)11-1166-06

本文引用格式：

孙德建，胡雄，王冰,等.基于GG模糊聚类的滚动轴承退化阶段划分研究［J］.机电工程，2019，36(11)：1166-1171.
SUN Dejian, HU Xiong, WANG Bing, et al. Degradation condition division of rolling bearing based on gathgeva fuzzy clustering［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2019,36(11):1166-1171.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn