【摘 要】
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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,
【机 构】
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南京工业大学机械与动力工程学院,重庆长安福特汽车有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51375222）, 2014年度高校“青蓝工程”中青年学术带头人
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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。
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