【摘 要】
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针对滚动轴承性能退化趋势的准确跟踪问题,对基本尺度熵算法的问题和不足进行了研究。引入了统一的基本尺度,定量衡量幅值分布的信息量大小,进而提出了一种基于改进基本尺度
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司淮南供电公司
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(“863”计划)资助项目(2013AA041106),国家自然科学基金资助项目(31300783)
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针对滚动轴承性能退化趋势的准确跟踪问题,对基本尺度熵算法的问题和不足进行了研究。引入了统一的基本尺度,定量衡量幅值分布的信息量大小,进而提出了一种基于改进基本尺度熵的退化特征分析方法;采用IMS轴承实验中心的滚动轴承全寿命试验数据进行了实例分析,并与基本尺度熵、模糊熵、近似熵、样本熵等算法进行了对比。研究结果表明:与基本尺度熵算法相比,改进的基本尺度熵方法能够定量表征信号幅值分布的信息量大小,且性能退化程度越深,该指标取值越大;在计算性能方面,改进的基本尺度熵方法计算速度快、算法稳定性强,能够更好地应用到
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