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基于模糊C均值的转盘轴承剩余寿命预测.pdf
轴承2017年3期
!璺璺堕!QQQ二三Z鱼兰
CN4l一1148/TH
2017,No.3
Bearing
基于模糊C均值的转盘轴承剩余寿命预测
李媛媛1,陈捷1,洪荣晶1,黄筱调1,伍笑秋2
(1.南京工业大学机械与动力工程学院,南京211816;2.重庆长安福特汽车有限公司,重庆404100)
摘要:针对大型转盘轴承信号微弱、特征难以提取的特点,提出了一种基于模糊c均值的剩余寿命预测方法。
该方法提取了时域的均方根、偏斜度指标及时频域的小波包能量熵作为特征向量,组成特征矩阵输入到模糊C
均值模型中进行寿命状态识别,并将待测状态隶属于正常状态的程度作为指标来反映转盘轴承性能退化的过
程。通过对某型号转盘轴承进行的全寿命疲劳试验表明,该方法有效、可行,具有一定的工程意义。
关键词:转盘轴承;剩余寿命预测;模糊c均值;聚类算法
文献标志码:B 文章编号:1000—3762(2017)03—0050—06
中图分类号:THl33.33;TN911
LifePredicationof Basedon C——Means
Residual Bearing
Slewing Fuzzy
Li Xiaodia01,Wu
Yuanyuanl,ChenJiel,HongRongjin91,Huang Xiaoqiu2
ofMechanicaland
(1.CoBege PowerEngineering,NanjingTechUniversity,Nanjing
FordAutomobile 404100,China)
Changan Co.,Ltd.,Chongqing
on is todealwiththeweak
residuallife based
Abstract:The prediction fuzzyC—means(FCM)algorithmproposed
faultfeatureof mean skewnessintime wavelet
slewingbearing.Firstly,rootsquare(RMS)anddomain,and
large
tOmakethe of
in domainareextracted feature
packetenergyentropytime—frequency compositionmatrix.Then,the
matrixis intothe evaluationmodelofFCMto thestateofthe sub—
input intelligent identify slewingbearing.Also,the
tonormalstateis asthe index.At onthefulllifetestof bear-
degradationlast,an
jection computed experiment slewing
isconductedtovalidatethe verifiesthe ofth
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