采用符号时间序列分析的轴承早期微弱故障预警

• 作者: 张赟 李本威 韦祥
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 轴承 振动状态监控 相空间重构 聚类分割 符号时间序列 动力学结构
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 84-90
• 页数: 7页
• 分类号: TH133.33|O322
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201806013

摘要

针对轴承早期磨损故障预警难的问题,提出了一种采用符号时间序列分析的轴承早期微弱故障预警方法.首先对轴承振动信号进行相空间重构,其次利用聚类的思想对相空间进行分割,对分割的子区间赋予唯一的符号,从而将振动信号转化为符号时间序列,最后通过Lempel-Ziv复杂度对符号时间序列进行定量分析.以Duffing方程为研究对象,验证了该方法对于动力学结构表征的精确性,表征精度可达95.85％;与常规的符号时间序列分析方法相比,所提方法对动力学结构表征精度更高.利用该算法对于动力学结构变化的敏感性特点,将其应用于轴承状态监控中,试验结果显示算法可以发现轴承早期微弱磨损故障并实现全寿命性能衰退的监控.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张赟	中国人民解放军海军航空大学航空基础学院	5	4	1.0	1.0
2	韦祥	中国人民解放军海军航空大学航空基础学院	1	1	1.0	1.0
3	李本威	中国人民解放军海军航空大学航空基础学院	1	1	1.0	1.0