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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:268 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.
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