基于VMD相对能量熵和自适应ARMA模型的轴承性能退化趋势动态预警

• 作者: 刘幸福 夏康 陈剑 黄凯旋
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 变分模态分解 相对能量熵 ARMA模型 滚动轴承 性能退化
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: TH165.3|TN911.23
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2002918

摘要

为了有效监测滚动轴承性能退化趋势及其指标异常波动,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的相对能量熵和自回归滑动平均(ARMA)模型的滚动轴承性能退化趋势动态预警方法.方法 利用VMD对滚动轴承寿命数据进行分解,得到有限带宽固有模态函数(BLIMFs);对该BLIMFs分量的能量进行相对熵分析,提取滚动轴承性能退化特征,得到VMD相对能量熵的轴承性能退化评估指标;该相对能量熵值作为输入供ARMA模型进行动态回归预测.试验结果表明,该方法能有效监测滚动轴承性能退化趋势、指标的异常波动,验证了所提方法的有效性.

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		186	1958	24.0	32.0
2	夏康		1	0	0.0	0.0
3	黄凯旋		1	0	0.0	0.0
4	刘幸福		1	0	0.0	0.0