典型文献
特征融合与灰色回归的滚动轴承性能退化评估
文献摘要：
针对传统退化指标无法准确反映滚动轴承全寿命周期内退化状态的问题,提出一种特征融合与灰色回归的滚动轴承性能退化评估方法.该方法提取滚动轴承振动信号的高维退化特征,构建基于单调性、相关性和鲁棒性的综合评价准则,选择有效退化特征并构建敏感指标集;提出核独立成分分析(Kernel Independent Component Analy-sis,KICA)和马氏距离(Mahalanobis Distance,MD)相结合的方法,计算敏感退化指标KICAMD;融合灰色回归模型和3δ原则,判定敏感退化指标KICAMD是否存在虚假波动并修复,获得轴承健康指标(Health Index,HI);最后,基于HI时间序列的转折突变点,自适应确定初始故障时间和定量评估轴承退化状态.两组滚动轴承全寿命周期振动实验数据及对比分析表明,所提方法构建的性能退化指标能有效表征轴承全生命周期的运行状态.
文献关键词：
滚动轴承;特征融合;灰色回归模型;初始故障时间;退化状态定量评估
中图分类号：
作者姓名：
杨创艳;马军;王晓东;罗亭;李卓睿
作者机构：
昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;昆明理工大学云南省人工智能重点实验室,云南昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]杨创艳;马军;王晓东;罗亭;李卓睿-.特征融合与灰色回归的滚动轴承性能退化评估)[J].电子学报,2022(01):106-115
A类：
Analy,KICAMD,灰色回归模型,初始故障时间,退化状态定量评估
B类：
特征融合,滚动轴承性能退化,性能退化评估,退化指标,全寿命周期,滚动轴承振动信号,高维,退化特征,单调性,评价准则,敏感指标,指标集,独立成分分析,Kernel,Independent,Component,sis,马氏距离,Mahalanobis,Distance,健康指标,Health,Index,HI,变点,轴承退化,振动实验
AB值：
0.229552
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