摘要： 提出了一種無監(jiān)督的軸承健康指標(biāo)及早期故障檢測方法。設(shè)計(jì)了一種可以有效提取軸承狀態(tài)特征的深度可分離卷積自編碼器模型，以編碼器的輸出作為軸承狀態(tài)特征表示，使用Bray-Curtis距離計(jì)算退化狀態(tài)特征和健康狀態(tài)特征之間的距離作為軸承狀態(tài)的健康指標(biāo)（BC-HI）。基于健康指標(biāo)BC-HI提出了一種結(jié)合Savitzky-Golay濾波的早期故障檢測方法，根據(jù)健康指標(biāo)的趨勢獲取異常閾值，判斷早期故障的發(fā)生。為驗(yàn)證所提方法的有效性及泛化能力，在軸承加速壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行試驗(yàn)，試驗(yàn)結(jié)果表明提出的健康指標(biāo)可以反映軸承的退化趨勢，并且對早期故障較為敏感，具有較強(qiáng)的泛化能力，與孤立森林、支持向量機(jī)等方法相比，首次故障檢測時間更加提前，誤報(bào)警率更低，具有一定的應(yīng)用價值。

中圖分類號: 

TH133.33

TP18

引用本文

趙志宏, 李樂豪, 楊紹普, 李晴. 一種無監(jiān)督的軸承健康指標(biāo)及早期故障檢測方法[J]. 中國機(jī)械工程, 2022, 33(10): 1234-1243.

ZHAO Zhihong, LI Lehao, YANG Shaopu, LI Qing. An Unsupervised Bearing Health Indicator and Early Fault Detection Method[J]. China Mechanical Engineering, 2022, 33(10): 1234-1243.

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