【摘 要】
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在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适应局部迭代滤波(ALIF)算法作为性能退化特性提取算法,以频带间能量JRD距离作为评估指标的轴承损伤量化评估算法.为了提高AILF算法的收敛速度和精度,首先,将具有主成分分析(PCA)特性的奇异值分解(SVD)算法作为AILF算法的前置滤波单元;然后,采用AILF将通过前置处理的信号进行
【机 构】
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郑州工程技术学院机电与车辆工程学院,河南郑州450000;河南工业大学机械工程学院,河南郑州450001
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在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适应局部迭代滤波(ALIF)算法作为性能退化特性提取算法,以频带间能量JRD距离作为评估指标的轴承损伤量化评估算法.为了提高AILF算法的收敛速度和精度,首先,将具有主成分分析(PCA)特性的奇异值分解(SVD)算法作为AILF算法的前置滤波单元;然后,采用AILF将通过前置处理的信号进行自适应迭代分解;最后,以频带间能量的JRD距离作为评估指标,对轴承的损伤状态进行了量化评估实验以及加速寿命实验.研究结果表明:在量化评估轴承损伤和监测其全寿命性能退化状态方面,该评估算法具有较好的效果;在外界工况发生变化时,与其它的相关算法相比,该量化评估算法具有更好的鲁棒性和量化积聚性,能够更加灵敏地辨识轴承的早期性能退化,因此,该算法在工程实际中具有良好的应用前景.
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