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摘要
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。
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