基于排序模式相异性分析的轴承健康监测

• 作者: 何群 李继猛 江国乾 王霄 谢平
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 排序模式分析 信息散度 状态监测 滚动轴承
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 科学基金
• 页码范围: 714-720,727
• 页数: 8页
• 分类号: TP206
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.06.013

摘要

排序模式分析方法通过相空间重构将一维振动时间序列映射到排序模式概率分布,来揭示序列内部结构的复杂性变化,为微弱信号特征提取提供了一种新视角.将排序模式分析和信息散度相结合,提出一种排序信息散度指标,用于对设备不同运行状态下的振动信号在高维相空间中排序模式概率分布的差异性进行量化分析,并用于轴承内圈不同损伤程度评估和轴承全寿命退化趋势分析.结果表明,与传统的时域统计指标及小波熵、近似熵、排序熵等非线性复杂度指标相比较,所提出的排序信息散度指标具有较好的故障程度量化分析性能,对轴承早期故障退化更加敏感,且稳定性好、计算效率高,利于工程实现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢平	燕山大学电气工程学院	84	659	15.0	21.0
2	何群	燕山大学电气工程学院	27	173	9.0	12.0
3	王霄	燕山大学电气工程学院	10	126	7.0	10.0
4	江国乾	燕山大学电气工程学院	19	113	7.0	10.0
5	李继猛	燕山大学电气工程学院	18	63	6.0	7.0