无量纲参数滚动轴承长相关故障趋势预测

• 作者: 宋万清 李宇飞 陈剑雪
• 来源期刊: 噪声与振动控制
• 学科: 工学
• 关键词: 振动与波 跳跃性因子 长相关 故障预测 自适应预测模型
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 信号处理与故障诊断
• 页码范围: 141-145,160
• 页数: 6页
• 分类号: TP206+.3
• 字数: 4372字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-1355.2018.06.027

摘要

以滚动轴承为研究对象,将无量纲参数-跳跃性因子作为振动信号中的趋势预测特征值,采用短相关随机模型(ARIMA)和长相关分数阶差分的FARIMA模型分别对跳跃性因子进行预测,提出适合长短相关性序列的MIXARMA自适应预测模型,根据Hurst指数自动选择适合的预测模型.经R/S方法检验,跳跃性因子更适合长相关序列预测,对于旋转机械设备状态评估和决策分析有重要意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈剑雪	上海工程技术大学电子电气工程学院	12	36	3.0	5.0
2	宋万清	上海工程技术大学电子电气工程学院	30	48	4.0	5.0
3	李宇飞	上海工程技术大学电子电气工程学院	4	3	1.0	1.0