【摘 要】
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滚动轴承是高速列车的重要组成部分,对滚动轴承进行性能退化评估可提高列车的运行可靠性.针对性能退化评估模型中的重构模型进行研究,提出一种将多尺度熵和自编码器相结合的评估方法.提取轴承信号的多尺度熵作为特征,训练阶段使用无故障阶段信号特征构建基准自编码器,并使用粒子群优化算法对超参数进行优化;测试阶段将待测信号提取特征后输入基准自编码器中进行重构并计算重构误差作为评估故障程度指标.使用轴承疲劳试验数据对所提方法进行验证,结果表明该方法可有效反映轴承的故障程度,及时发现早期故障.
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滚动轴承是高速列车的重要组成部分,对滚动轴承进行性能退化评估可提高列车的运行可靠性.针对性能退化评估模型中的重构模型进行研究,提出一种将多尺度熵和自编码器相结合的评估方法.提取轴承信号的多尺度熵作为特征,训练阶段使用无故障阶段信号特征构建基准自编码器,并使用粒子群优化算法对超参数进行优化;测试阶段将待测信号提取特征后输入基准自编码器中进行重构并计算重构误差作为评估故障程度指标.使用轴承疲劳试验数据对所提方法进行验证,结果表明该方法可有效反映轴承的故障程度,及时发现早期故障.
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