Robust Bearing Performance Degradation Assessment Method Based On Improved Wavelet Packet- Support Vector Data Description

Yuna Pan; Jin Chen; Lei Guo

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Robust Bearing Performance Degradation Assessment Method Based On Improved Wavelet Packet- Support Vector Data Description

机译：基于改进小波包支持向量数据描述的鲁棒轴承性能退化评估方法

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Bearing performance degradation assessment is one of the most important techniques in proactive maintenance aiming to realize equipment's near-zero downtime and maximum productivity. In this paper, we propose a new robust method for it based on improved wavelet packet decomposition (IWPD) and support vector data description (SVDD). A health index is designed based on general distance. Node energies of IWPD are used to compose feature vectors. Based on feature vectors extracted from normal signals, a SVDD model fitting a tight hypersphere around them is trained, the general distance of test data to this hypersphere is used as the health index. Research results of its application in a bearing accelerated life test show that this health index can reflect effectively bearing performance degradation comparing with many other parameters.

机译：轴承性能退化评估是主动维护中最重要的技术之一，旨在实现设备的近零停机时间和最大生产率。在本文中，我们基于改进的小波包分解（IWPD）和支持向量数据描述（SVDD）提出了一种新的鲁棒方法。健康指数是根据一般距离设计的。 IWPD的节点能量用于组成特征向量。根据从正常信号中提取的特征向量，训练一个适合其周围紧密超球面的SVDD模型，并将测试数据到该超球面的一般距离用作健康指标。其在轴承加速寿命试验中的应用研究结果表明，与许多其他参数相比，该健康指数可以有效地反映轴承性能的下降。

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来源
《Mechanical systems and signal processing》 |2009年第3期|669-681|共13页
作者
Yuna Pan; Jin Chen; Lei Guo;
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作者单位

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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
performance degradation assessment; improved wavelet packet decomposition; support vector data description; bearing accelerated life test;

机译：性能退化评估;改进的小波包分解;支持向量数据描述;轴承加速寿命测试;

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