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摘要
针对工业大数据环境下，传统特征提取算法提取出轴承有用信息不充分，导致构造出的指标难以对轴承退化过程有效表征的问题，提出一种基于随机矩阵单环理论的滚动轴承性能退化评估算法。首先，通过对轴承采样数据进行分段、随机化、扩增及维度重构建立了轴承当前时刻的高维随机矩阵；其次，基于随机矩阵理论良好的高维数据处理能力，通过单环定理研究了轴承随机矩阵特征值的分布规律；最后，利用平均谱半径及特征值离散点分布情况作为退化指标描述滚动轴承的退化历程。采用美国IMS轴承全寿命数据进行研究，研究结果表明，基于单环定理所提出的平均谱半径及离散点数这两个量化指标可有效刻画滚动轴承的退化历程，且对轴承早期异常状态较为敏感。
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