基于TESPAR与GMM的滚动轴承性能退化评估

摘要：

状态维修根据设备当前运行状态制定维修计划，可避免维修不足与维修过剩等问题。性能退化程度量化评估是实现滚动轴承状态维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的TESPAR参数中的S矩阵作为原始特征，利用主分量分析对其进行降维处理后构建特征矢量，并建立无故障轴承高斯混合模型GMM。将轴承后期振动信号的S矩阵经降维处理后输入该GMM模型，得到被测样本与无故障样本之间的量化相似程度，以此建立时间编码对数似然值TELLP作为滚动轴承性能退化定量指标。轴承疲劳试验表明该方法能及时发现轴承早期故障，并且能很好地跟踪故障发展趋势。

关键词：状态维修、滚动轴承、高斯混合模型、性能退化评估

分类号：TH165.3;TN91;TH17

资助基金：国家自然科学基金51205130，51265010;江西省教育厅科技项目GJJ12318;江西省自然科学基金2013BAB216029

在线出版日期：2014-09-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1772-1779