【摘 要】
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状态维修根据设备当前运行状态制定维修计划，可避免维修不足与维修过剩等问题。性能退化程度量化评估是实现滚动轴承状态维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的TESPAR
【基金项目】
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国家自然科学基金(51205130,51265010);江西省教育厅科技项目(GJJ12318);江西省自然科学基金(2013BAB216029)资助项目
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状态维修根据设备当前运行状态制定维修计划，可避免维修不足与维修过剩等问题。性能退化程度量化评估是实现滚动轴承状态维修的基础。提取滚动轴承早期无故障振动信号的TESPAR参数中的S矩阵作为原始特征，利用主分量分析对其进行降维处理后构建特征矢量，并建立无故障轴承高斯混合模型GMM。将轴承后期振动信号的S矩阵经降维处理后输入该GMM模型，得到被测样本与无故障样本之间的量化相似程度，以此建立时间编码对数似然值TELLP作为滚动轴承性能退化定量指标。轴承疲劳试验表明该方法能及时发现轴承早期故障，并且能很好地跟踪故障
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