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采用時間序列突變點檢測的滾動軸承性能退化評價方法
關(guān)鍵詞：性能退化評價 特征提取 時間序列突變點 局部線性嵌入 滾動軸承
摘要：以滾動軸承為研究對象,根據(jù)性能退化曲線的現(xiàn)實意義定義了對性能退化特征提取具有指導(dǎo)意義的評價方法,該方法由初始退化點、初始敏感性、失效突變性和趨勢一致性4個指標(biāo)構(gòu)成,并根據(jù)性能退化曲線的物理特性設(shè)計了性能退化特征評價的定量化指標(biāo);利用時間序列線性化突變點檢測的方法給出了評價指標(biāo)的計算過程,為性能退化特征的選取提供了更為直觀的依據(jù)。使用國際通用的Swiss數(shù)據(jù)集進(jìn)行驗證,實驗結(jié)果表明該評價方法可以全面評價各個性能退化特征對性能退化過程的表征效果。為了更好地保持原始高維數(shù)據(jù)的空間位置關(guān)系,提出了基于鄰域參數(shù)自適應(yīng)選取的局部線性嵌入(LLE)算法,通過自適應(yīng)局部權(quán)值向量來保存高維空間數(shù)據(jù)的局部線性結(jié)構(gòu),將多個局部線性進(jìn)行疊加來不斷地逼近全局的非線性,有效提高直接使用高維數(shù)據(jù)反映原始狀態(tài)性能的可靠性和穩(wěn)定性。使用滾動軸承加速壽命試驗數(shù)據(jù),對比鄰域參數(shù)自適應(yīng)LLE算法和常規(guī)LLE算法所提取的性能退化特征,驗證了鄰域參數(shù)自適應(yīng)LLE算法可以保留更多原始高維數(shù)據(jù)的信息。
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