基于VMD和嵌入选择NPE的滚动轴承性能退化评估（英文）

论文摘要

为了提高滚动轴承性能退化评估中退化指标的早期故障敏感性和稳定性,提出了一种基于嵌入选择的邻域保持嵌入(ESNPE)方法.首先,采用变分模态分解(VMD)对获得的振动信号进行分解,提取各本征模态分量的奇异值和相对能量等组成高维故障特征集.然后,采用NPE流行学习方法提取特征空间内的嵌入特征.针对传统NPE存在有效嵌入信息容易被抑制的问题,构建了一种基于Spearman相关系数的嵌入选择策略.该策略通过相关系数的大小衡量嵌入特征的有效性,并通过一阶差分的方法在轴承退化的早期阶段确定并保留有效嵌入特征.最后,采用支持向量数据描述(SVDD)模型构建性能退化指标,实现轴承性能退化评估.使用轴承全寿命退化实验数据,并与传统的主成分分析(PCA)方法和NPE方法特征提取分析结果进行对比,验证了所提方法在提升退化指标早期故障敏感性和稳定性方面具有优越性.

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 童清俊,胡建中,贾民平,许飞云

关键词: 性能退化评估,变分模态分解,邻域保持嵌入,支持向量数据描述

来源: Journal of Southeast University(English Edition) 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 机械工业,自动化技术

单位: 东南大学机械工程学院

基金: The National Natural Science Foundation of Chin(No.51975117)

分类号: TP18;TH133.33

页码: 408-416

总页数: 9

文件大小: 1704K

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