【摘 要】
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考虑滚动轴承性能退化状态在时间尺度上的连续性,将时间参数映射到指数函数中,形成更符合性能退化过程的弯曲时间(curved time,CT)参数,同时将C0复杂度和有效值(root mean sq
【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)
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考虑滚动轴承性能退化状态在时间尺度上的连续性,将时间参数映射到指数函数中,形成更符合性能退化过程的弯曲时间(curved time,CT)参数,同时将C0复杂度和有效值(root mean square,RMS)分别作为复杂性维度和能量维度的退化特征,构建描述滚动轴承性能退化过程的三维特征向量[C0,RMS,CT]。在此基础上,采用GG(Gath-Geva)模糊聚类方法对滚动轴承性能退化状态进行阶段划分,识别不同的退化状态,选用分类系数、平均模糊熵以及序列离散度对聚类效果进行综合评价。采用来自IMS(in
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