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第 "% 卷 第 $ 期
装 甲 兵 工 程 学 院 学 报
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!!文章编号!$%<"=$>?<!"#$""#$=##"%=#[
基于 Q:ROS77的轴承性能退化评估
丛!华! 谢金良! 张丽霞! 冯辅周
! 装 甲兵 工程 学院 机械 工程 系# 北京 $###<" "
摘!要!为解决因机 械设备轴 承损伤导 致机械故 障而无法 正常工作 的问题#提出了一种 基 于 @.=Y:FF的 轴承 性 能
退化定量评估方法' 该 方法采用 遗传算法 优化选择 特征参量 #并建立 Y:FF超球体模型#运用 Y:FF距离评估轴承
的性能退化程度' 实 验分析表 明)该方法能够有效地对 轴 承 性 能 退 化 过 程 的 细 节 进 行 描 述#实 现 对 待 测 样 本 退 化
程度的定量评估'
关键词!轴承 (性能退化(遗传算法(支持向量数据描述
中图分类号!O^$ZZ9ZZ!!!文献标志码! .
3D$/,$*5()(2H"$%5)8 M"%2(%.$)&"7"8%$-$*5()H$#"-()Q:ROS77
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I1)I)'I'D1D+K(+*J7J+J7Q11Q+,(+J7'* 21JE'0 '-81+)7*6I1)-')2+*/1016)+0+J7'* 8+D10 '* @.=Y:FF9
OE121JE'0 (D1D61*1J7/+,6')7JE2 J'D1,1/J-1+J()1I+)+21J1)D+*0 8(7,0 Y:FF 2'01,9OE1Y:FF 07D=
J+*/1/+* 81(D10 J'1Q+,(+J1JE181+)7*6I1)-')2+*/1016)+0+J7'* 016)119OE1J1DJ+*+,3D7DDE'PJE+JJE1
21JE'0 /+* DE'PJE101J+7,D'-81+)7*6I1)-')2+*/1016)+0+J7'* +*0 )1+,7R1JE1K(+*J7J+J7Q11Q+,(+J7'* '-
I1)-')2+*/1016)+0+J7'* 016)11'-JE181+)7*6D+2I,1D9
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收稿日期!"#$$=#Z =$[
作者简介!丛!华 !$?%% U" #男#教授#博士'
!!滚动轴承是机械设备中故障多发零件' 设备运
行时#磨损&疲劳&腐蚀&过载等原因都可能造成滚动
轴承的局部损伤故障
+ $ U",
' 目前设备状态监测和故
障诊断技术主要集 中 于 故 障 模 式 识 别 研 究#通 常 只
能实现被动维修' 因此掌握轴承的性能退化规律对
保持设备的正常运行具有重要意义' 为了从轴承振
动信号的众多特征中选择出能够有效表征其性能退
化的特征参数#需要对信号的特征量进行比较' 遗
传算法有效地解决 了 这 一 问 题#能 实 现 高 维 空 间 的
特征向量的优化选择
+ Z U[,
'
支持 向 量 数 据 描 述 ! Y(II')J:1/J')F+J+F1=
D/)7IJ7'*# Y:FF" 是 一 种 基 于 边 界 思 想 的 单 值 分 类
方法#其理论基础源于 :+I*7T 等人提出的支持向量
机 ! Y(II')J:1/J')H+/E7*1# Y:H" 统 计 学 习 理
论
+ % UV,
' 与 Y:H中寻 求 " 分 类 间 的 最 优 超 平 面 不
同的是#Y:FF寻求包容目标分类的最优超球面'
笔者提出一种 基 于 @.=Y:FF的 性 能 退 化 评 估
方法' 该方法采用遗传算法从信号的众多特征中优
化选择出最能体现 设 备 性 能 退 化 的 特 征 量#根 据 选
择的特征量建 立 Y:FF超 球 体 模 型#运 用 Y:FF距
离评估设备的性能退化程度'
>?基于遗传算法的特征选择方法
>@>?总体思想
遗传算法 的操作 对象是 群体#群 体由众 多的表
征遗传特 性 的 个 体 组 成' 其 算 法 的 核 心 操 作 为 选
择&交叉和变异 Z 个算子#通过 Z 个算子不断产生 下
一代种群#经过 一 定 代 数 实 现 群 体 的 优 化' 遗 传 算
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