本文主要研究内容
作者程道来,贾玉琛,潘玉娜（2019）在《基于S时频熵的球轴承性能退化特征指标提取方法》一文中研究指出：滚动轴承的性能退化评估是实现主动维护的关键技术,其对特征提取提出了完全区别于故障模式识别的新要求。作为旋转机械中重要的零件,轴承的振动信号往往具有非平稳性,采用有效的时频分析能充分挖掘蕴含其中的故障信息。S变换是一种兼具小波和短时Fourier变换各自优势的时频分析方法,信息熵则能够定量度量信号分布的复杂程度,因此提出了S时频熵指标用来度量轴承振动信号的复杂度并反映其退化过程。对滚动轴承加速疲劳试验寿命周期数据进行分析并与有效值进行对比表明,S时频熵能够有效反映轴承性能的退化过程,可以作为性能退化评估框下现有指标的有益补充。
Abstract
gun dong zhou cheng de xing neng tui hua ping gu shi shi xian zhu dong wei hu de guan jian ji shu ,ji dui te zheng di qu di chu le wan quan ou bie yu gu zhang mo shi shi bie de xin yao qiu 。zuo wei xuan zhuai ji xie zhong chong yao de ling jian ,zhou cheng de zhen dong xin hao wang wang ju you fei ping wen xing ,cai yong you xiao de shi pin fen xi neng chong fen wa jue wen han ji zhong de gu zhang xin xi 。Sbian huan shi yi chong jian ju xiao bo he duan shi Fourierbian huan ge zi you shi de shi pin fen xi fang fa ,xin xi shang ze neng gou ding liang du liang xin hao fen bu de fu za cheng du ,yin ci di chu le Sshi pin shang zhi biao yong lai du liang zhou cheng zhen dong xin hao de fu za du bing fan ying ji tui hua guo cheng 。dui gun dong zhou cheng jia su pi lao shi yan shou ming zhou ji shu ju jin hang fen xi bing yu you xiao zhi jin hang dui bi biao ming ,Sshi pin shang neng gou you xiao fan ying zhou cheng xing neng de tui hua guo cheng ,ke yi zuo wei xing neng tui hua ping gu kuang xia xian you zhi biao de you yi bu chong 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自轴承的程道来,贾玉琛,潘玉娜，发表于刊物轴承2019年04期论文，是一篇关于滚动轴承论文,性能退化评估论文,时频熵论文,变换论文,信息熵论文,轴承2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自轴承2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。