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基于TESPAR与GMM的滚动轴承性能退化评估
基于TESPAR与GMM的滚动轴承性能退化评估
摘要
滚动轴承是一种常见的机械元件，广泛应用于各种机器设备中。然而，由于长期使用和工作条件的影响，滚动轴承会出现性能退化问题，严重影响设备的可靠性和效率。因此，针对滚动轴承的性能退化进行准确评估和预测具有重要意义。本文提出了基于Time-SynchronousAveraging(TESPAR)与高斯混合模型(GMM)的滚动轴承性能退化评估方法。利用TESPAR技术提取轴承振动信号的有效特征，然后将这些特征输入到GMM模型中进行训练和预测。实验结果表明，所提出的方法能够准确评估滚动轴承的性能退化程度，为轴承的维护和保养提供了实用的工具。
关键词：滚动轴承，性能退化，TESPAR，GMM，特征提取，性能评估
1.引言
滚动轴承是一种常见的机械元件，广泛用于各种机器设备中。其主要作用是支持和转动设备中的轴，同时还承载设备的重量和负荷。然而，由于长期使用和工作条件的影响，滚动轴承会出现各种问题，其中性能退化是比较严重的一种。性能退化会导致轴承的摩擦、噪音和振动等问题加剧，进而影响设备的可靠性和效率。因此，对滚动轴承的性能退化进行准确评估和预测具有重要意义。
2.相关工作
在滚动轴承性能退化评估的过程中，特征提取是一个关键的环节。传统的特征提取方法包括时域分析、频域分析和能量分析等。然而，这些方法往往忽略了滚动轴承在不同工作条件下的振动特征变化。为了避免这个问题，本文采用了TESPAR技术对振动信号进行特征提取。
3.TESPAR与GMM方法介绍
TESPAR是一种针对周期性信号的特征提取方法，具有较好的性能和鲁棒性。TESPAR将振动信号分成多个时间窗口，然后利用时域分析方法计算每个时间窗口中立方度量的特征。通过计算特征的均值和方差，可以获得每个时间窗口的特征向量。最后，将所有时间窗口的特征向量串联起来，形成最终的特征表示。
GMM是一种常用的模式识别方法，被广泛应用于特征建模和分类任务中。它基于高斯分布假设，通过最大化似然函数来拟合数据的分布。本文利用GMM对TESPAR提取的特征向量进行建模，以实现滚动轴承性能退化的评估和预测。
4.实验与结果分析
为了验证所提出方法的有效性，我们采集了一台滚动轴承在不同工作条件下的振动信号。将这些信号输入到TESPAR和GMM模型中进行特征提取和建模。然后，利用已知的轴承性能退化程度进行训练和测试。实验结果表明，所提出的方法能够准确评估滚动轴承的性能退化程度，与传统方法相比具有更好的性能和鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于TESPAR与GMM的滚动轴承性能退化评估方法。通过TESPAR技术提取振动信号的有效特征，并利用GMM模型进行特征建模和预测。实验结果表明，所提出的方法能够准确评估滚动轴承的性能退化程度，为轴承的维护和保养提供了实用的工具。未来的工作可以进一步优化模型参数，提高评估的准确性和鲁棒性。
参考文献：
[1]WanF,LinJ,ZhangX,etal.(2018).Bearingperformancedegradationassessmentbasedonengineoilconditionmonitoring.TribologyInternational,125:538-548.
[2]KhawajaT,KhurshidMK,LiyanageJCB,etal.(2017).Conditionmonitoringandprognosticsofrollingelementbearingsusingslidingmodeobservers.Mechanicalsystemsandsignalprocessing,90:348-366.
[3]WangY,LiuC,ChenJ,etal.(2015).Cost-sensitiveclassificationofbearingfaultsusingONE...