基于MD-CUSUM和TD-SVR的滚动轴承健康状态预测

被引：14

作者：

夏均忠

吕麒鹏

陈成法

刘鲲鹏

郑建波

机构：

[1] 陆军军事交通学院军用车辆实验实习中心

来源：

振动与冲击 | 2018年 / 37卷 / 19期

关键词：

滚动轴承; 健康指标; 累积马氏距离; 时滞性支持向量回归; 等距特征映射;

D O I：

10.13465/j.cnki.jvs.2018.19.014

中图分类号：

TH133.33 [滚动轴承];

学科分类号：

082805 [农业机械化与装备工程];

摘要：

故障特征提取是轴承健康状态描述的关键,然而当前常用方法提取的特征往往维数较高或信息缺失,无法单调性地反应轴承健康状态,且预测结果不能有效反应轴承退化趋势。应用累积马氏距离(MD-CUSUM)实现特征降维并得到健康指标(HI),能够在低维层面上单调性地反应轴承健康状态;构建时滞性支持向量回归(TD-SVR)模型,提高滚动轴承健康状态预测精度。通过试验数据分析对比了MD-CUSUM与等距特征映射(ISOMAP)的优劣,结果表明MDCUSUM和TD-SVR相结合在轴承健康状态预测方面具有更好地效果。

引用

页码：83 / 88

页数：6

共 9 条

[1]

Cumulative sum analysis score and phacoemulsification competency learning curve [J].

Vedana, Gustavo ;

Cardoso, Filipe G. ;

Marcon, Alexandre S. ;

Araujo, Licio E. K. ;

Zanon, Matheus ;

Birriel, Daniella C. ;

Watte, Guilherme ;

Jun, Albert S. .

INTERNATIONAL JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY, 2017, 10 (07) :1088-1093

[2]

基于自组织神经网络的滚动轴承状态评估方法 [J].

张全德 ;

陈果 ;

林桐 ;

欧阳文理 ;

滕春禹 ;

王洪伟 .

中国机械工程, 2017, 28 (05) :550-558

[3]

基于马氏距离的改进非局部均值图像去噪算法 [J].

阴盼强 ;

路东明 ;

袁渊 .

计算机辅助设计与图形学学报, 2016, 28 (03) :404-410

[4]

Wind turbine high-speed shaft bearings health prognosis through a spectral Kurtosis-derived indices and SVR.[J].Lotfi Saidi;Jaouher Ben Ali;Eric Bechhoefer;Mohamed Benbouzid.Applied Acoustics.2017,

[5]

Hybrid PSO–SVM-based method for forecasting of the remaining useful life for aircraft engines and evaluation of its reliability.[J].P.J. García Nieto;E. García-Gonzalo;F. Sánchez Lasheras;F.J. de Cos Juez.Reliability Engineering and System Safety.2015,

[6]

Improved Fault Diagnosis of Ball Bearings Based on the Global Spectrum of Vibration Signals [J].