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摘要
为了准确跟踪岸桥关键部件的性能退化状态,提出一种基于改进符号序列熵与滑动窗奇异值的在线退化特征提取方法。针对岸桥工况特殊、振动随机冲击频繁的特点,引入阈值因子并改进序列符号化方法,在保留方向变化信息的同时兼顾"粗粒化"的幅值变化信息,从而提高符号序列熵滤除随机冲击、刻画振动信号复杂度大小的能力。在线计算振动信号的改进符号序列熵,结合滑动窗方法,循环提取改进符号序列熵序列的奇异值,以此作为岸桥关键部件的在线退化特征。分别采用来自上海港集装箱码头的起升减速箱与轨道铰点的全寿命振动信号进行实例分析,结果表明:滑动窗奇异值能够刻画起升减速箱和轨道铰点的性能退化程度,退化程度越深,取值越大;并且具有计算稳定、快速的优点,能够为准确跟踪并评估健康状态奠定方法基础。
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