【摘 要】
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研究并提出基于改进符号序列熵的滚动轴承退化特征提取方法,通过引入阈值因子改进原算法中的符号化方式,降低原算法对于幅值变化的敏感度,提高对噪声和冲击的滤除能力,更有利
【基金项目】
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国家“八六三”计划(2013A20411606),国家自然科学基金项目(31300783),中国博士后科学基金项目(2014M561458)
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研究并提出基于改进符号序列熵的滚动轴承退化特征提取方法,通过引入阈值因子改进原算法中的符号化方式,降低原算法对于幅值变化的敏感度,提高对噪声和冲击的滤除能力,更有利于挖掘信号中的符号序列变化模式。以IMS轴承全寿命数据集为基础,对改进后的符号序列熵的性能和影响因素进行分析。最后,以工业现场中监测得到的齿轮箱轴承全寿命数据为例验证该方法的实际应用效果。实例分析结果表明,符号序列熵以符号动力学为基础,能够从内部揭示表征序列的复杂度大小,区分不同退化状态下的复杂度。
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