基于主成分分析的軸承壽命退化性能評估指標構建方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，先將每次采集到的軸承退化過程全壽命振動數(shù)據進行時域、頻域和時頻域特征提取，從而全面的提取軸承的退化趨勢特征。再通過主成分分析算法將這些原始特征進行加權融合，實現(xiàn)特征約簡，約簡后的特征指標具有最大化的表征滾動軸承的狀態(tài)信息，又有效的消除了原始多維特征信息間冗余的特點，從而有效地構建了基于特征空間加權融合的滾動軸承壽命退化性能評估指標，克服了傳統(tǒng)的評估指標對于早期故障不敏感，普適性不強的缺點，能夠較好的表征軸承的退化趨勢。
【專利說明】基于主成分分析的軸承壽命退化性能評估指標構建方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及信號處理【技術領域】，具體涉及一種基于主成分分析的軸承壽命退化性能評估指標構建方法。
【背景技術】
[0002]基于信號處理方法的軸承壽命預測技術是隨著現(xiàn)代信號處理技術的發(fā)展而發(fā)展起來的一項軸承狀態(tài)評估技術，它是通過研究軸承在運行過程中或在失效之前的振動信號特征來構建退化性能評估指標，從而通過一定的模型來預測軸承后期性能的發(fā)展趨勢，進而實現(xiàn)預測滾動軸承的壽命。在這過程中，有效的軸承退化性能評估指標是能否實現(xiàn)軸承性能準確判定的關鍵。其研究的內容涉及信號處理技術、人工智能、電子技術、統(tǒng)計數(shù)學、計算機科學、軸承系統(tǒng)動力學等多方面的內容，其中最主要的方法，是依據軸承動力學失效機理，對軸承的振動信號進行處理，盡可能的挖掘軸承失效過程中的特征信息，從而建立軸承壽命退化性能評價指標，表征軸承的退化趨勢。但實際測取的信號往往是非線性、非平穩(wěn)信號，軸承的運行狀態(tài)信息也受到背景噪聲的影響，使得對于軸承早期失效特征信息敏感的軸承性能衰退指標較難建立，而背景噪聲的影響嚴重污染了指標所展示的趨勢信息，因此，現(xiàn)有的評價指標不能有效的表征軸承的性能退化過程。
[0003]為了建立這個評估指標，工程技術人員提出基于時域特征提取方法如RMS、峭度、裕度等以及頻域的傅里葉變換方法等獲得軸承壽命退化性能評價指標。然而，單純采用某個域內的特征作為衰退性能指標，不能滿足對滾動軸承復雜退化信息的準確表達，且以上的各個指標之間大多是孤立的，并沒有太大的聯(lián)系，指標的選取雖不涉及到參數(shù)的變換穩(wěn)定性較好，但是對于不同的軸承，以及同類軸承不同的工況，這些指標的表現(xiàn)變化較大，還沒有一個指標能夠滿足通用性，不能全面有效地反映不同狀態(tài)下軸承壽命的退化趨勢。
[0004]滾動軸承衰退過程特征信息的復雜性和多變性，使得僅僅依靠某個域的特征指標，難以獲取滾動軸承性能退化的特征點，表征滾動軸承壽命退化的演變趨勢。必須集合多種特征指標對其狀態(tài)信息進行全面的反映。因此，必須在時域、頻域和時頻域特征來全面的反映軸承的退化狀態(tài)。

【發(fā)明內容】

[0005]有鑒于此，為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種基于主成分分析的軸承壽命退化指標構建方法，可獲得敏感的軸承性能衰退指標，以便于實現(xiàn)軸承壽命的預測和分析。
[0006]為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的具體技術方案如下:
[0007]一種基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于，包括如下步驟:
[0008]I)獲取軸承加速壽命試驗或全壽命試驗過程的原始振動數(shù)據；
[0009]2)對步驟I)所得的原始振動數(shù)據進行時域信號處理，得到原始振動數(shù)據的時域指標集特征矩陣
【權利要求】
1.一種基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于，包括如下步驟: 1)獲取軸承加速壽命試驗或全壽命試驗過程的原始振動數(shù)據； 2)對步驟I)所得的原始振動數(shù)據進行時域信號處理，得到原始振動數(shù)據的時域指標
集特征矩陣
2.如權利要求1所述的基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于:所述步驟I)中，在滾動軸承的加速壽命試驗或全壽命試驗過程中，采用加速度傳感器采集滾動軸承的原始振動數(shù)據。
3.如權利要求1所述的基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于:步驟2)中所述的時域指標包括10個有量綱的時域指標，具體的表達式為:
均值尤
4.如權利要求1所述的基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于:步驟3)中預選有13個頻域指標，分別為:
5.如權利要求1所述的基于主成分分析的滾動軸承壽命退化性能評估指標構建方法，其特征在于:所述步驟4)中，通過有經驗模式分解(EMD)將原始振動數(shù)據的時域信號分解為多個內稟模態(tài)分量(IMF)，對分解得到的多個內稟模態(tài)分量計算香農熵，得到所述時頻域指標集。
【文檔編號】G01M13/04GK103954450SQ201410211162
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年5月19日 優(yōu)先權日:2014年5月19日
【發(fā)明者】董紹江, 陳里里, 徐向陽, 羅家元, 王春發(fā), 殷時蓉, 羅天洪, 李軍, 鐘厲, 張霞 申請人:重慶交通大學