基于JRD和CUSUM的滾動軸承性能退化狀態(tài)識別與評估

夏均忠，呂麒鵬，陳成法，劉鯤鵬，鄭建波

(陸軍軍事交通學(xué)院 軍用車輛工程系，天津 300161)

滾動軸承廣泛應(yīng)用于旋轉(zhuǎn)機(jī)械中，其性能好壞影響著機(jī)械設(shè)備的可靠性，若不能及時(shí)檢測評估并處理，會對機(jī)械設(shè)備安全性產(chǎn)生影響[1]。滾動軸承性能退化狀態(tài)識別與評估的關(guān)鍵是退化特征提取。滾動軸承的振動信號受到噪聲、異常值等因素影響，提取得到的退化特征通常無法準(zhǔn)確描述滾動軸承性能退化狀態(tài)[2]。

Shakya等[3]應(yīng)用切比雪夫不等式和馬氏距離，實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)備在線監(jiān)測和故障嚴(yán)重程度的評估，但馬氏距離在反應(yīng)狀態(tài)相似性方面精度較低，無法準(zhǔn)確識別狀態(tài)變化。Ali等[4]運(yùn)用反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)特征和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function，IMF)能量熵來評估滾動軸承退化狀態(tài)，但傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)特征和EMD能量熵不具有良好的單調(diào)性。Bo?koski等[5-6]進(jìn)一步擴(kuò)展能量熵的概念，提出基于Renyi熵的JRD(Jensen Renyi Divergence)作為指標(biāo)評估小波包變換中各小波包的相關(guān)關(guān)系。Singh等[7]通過計(jì)算各IMF之間的JRD作為相似性評估參數(shù)，優(yōu)選集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD)的IMF，并運(yùn)用幅值特征來評估滾動軸承退化狀態(tài)。JRD值在度量狀態(tài)相似性上具有優(yōu)異表現(xiàn)，作為退化特征能夠區(qū)別軸承不同故障嚴(yán)重程度的狀態(tài)，但在反應(yīng)軸承性能退化敏感性和單調(diào)性方面不理想。因此運(yùn)用累積和(Cumulative Sum, CUSUM)檢測[8]對退化特征進(jìn)行增強(qiáng)，更加反應(yīng)故障嚴(yán)重程度變化趨勢，能夠準(zhǔn)確評估滾動軸承性能退化狀態(tài)。

本文提出一種基于JRD和CUSUM的滾動軸承性能退化狀態(tài)識別與評估方法。首先，對振動信號進(jìn)行小波包變換降噪[9]；其次計(jì)算不同故障嚴(yán)重程度的Renyi熵和其與正常狀態(tài)的JRD值；然后應(yīng)用CUSUM增強(qiáng)全壽命JRD值的敏感性和單調(diào)性來準(zhǔn)確評估滾動軸承性能退化狀態(tài)。

TGF-β(transforming growth factor beta，轉(zhuǎn)化生長因子β)是一種多功能的多肽類細(xì)胞因子，哺乳動物組織中存在3種TGF-β亞型：TGF-β1、TGF-β2和TGF-β3，其中TGF-β1最為重要。幾乎體內(nèi)的所有細(xì)胞都能產(chǎn)生TGF-β并存在其受體，參與細(xì)胞的分化、增殖、轉(zhuǎn)移、形態(tài)的改變以及凋亡等，在機(jī)體的免疫調(diào)節(jié)、細(xì)胞生長和分化、腫瘤免疫等發(fā)面均起到了重要的作用。人類TGF-β1基因定位于染色體19q3，含有7個(gè)外顯子，其5ˊ端序列含有5個(gè)調(diào)控區(qū)：1個(gè)類增強(qiáng)子活性區(qū)，2個(gè)負(fù)調(diào)控區(qū)和2個(gè)啟動子區(qū)。

加強(qiáng)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)建設(shè)和創(chuàng)新人才培養(yǎng)。今年上半年，由院工會、團(tuán)委推動，相繼成立了由技術(shù)專家領(lǐng)銜組建的“勞模創(chuàng)新工作室”和“青年創(chuàng)新工作室”，分別致力于鄂爾多斯盆地致密低滲氣藏勘探開發(fā)重點(diǎn)難點(diǎn)的攻關(guān)及致密氣藏精細(xì)描述等相關(guān)勘探開發(fā)技術(shù)方面的創(chuàng)新攻關(guān)。

1 JRD

1.1 Renyi熵

華能羅源電廠一期機(jī)組工程廠址位于福建省羅源縣碧里鄉(xiāng)將軍帽村，建設(shè)2×660MW超超臨界燃煤發(fā)電機(jī)組，同步建設(shè)脫硫、脫硝裝置，并預(yù)留擴(kuò)建條件，采用海水直流循環(huán)供水系統(tǒng)，其中取水口工程由1座取水頭部和8節(jié)引水沉管組成。華能羅源電廠廠坪由開山爆破形成，現(xiàn)場場地有限，不具備建設(shè)預(yù)制場條件，且本工程構(gòu)件數(shù)量少，工期緊，如租用預(yù)制場地或另選地點(diǎn)新建預(yù)制場，需要花費(fèi)較多的預(yù)制場建設(shè)時(shí)間和成本。從確保工期和節(jié)約施工投入成本考慮，選擇將構(gòu)件放在分公司廈門劉五店專業(yè)沉箱預(yù)制場預(yù)制，然后采用氣囊搬運(yùn)上半潛駁，經(jīng)海上由拖輪拖運(yùn)半潛駁至施工現(xiàn)場進(jìn)行安裝。

(1)

JRD是在JSD(Jensen Shannon Divergence, JSD)的基礎(chǔ)上，結(jié)合Renyi熵的定義來度量兩個(gè)概率分布的相似性。其中，JSD距離是KLD(Kullback-Leibler Divergence, KLD)的變種。相比于KLD，JRD具有對稱性、可互換性以及更強(qiáng)的信號識別敏感性[13]。其轉(zhuǎn)換方式為

一般來說，建筑的質(zhì)量問題有兩種，一種為外觀上的，一種是內(nèi)部問題，這種會影響到居住的。外觀上的問題一般會有，瓷磚脫落、水泥地板會鼓起不平整以及地面有一些高低不平。這種問題解決起來比較簡單，只需要找工人稍微修一修就好。但是內(nèi)部問題的話就會影響很大了，這些問題一般出現(xiàn)在天花板漏水、脫落，甚至墻體倒塌等。這些問題一般工人是修不了的，要找專業(yè)的人才可以進(jìn)行修理。所以，在建筑房屋時(shí)企業(yè)就要做好監(jiān)督建筑的工作，讓房屋在建成時(shí)質(zhì)量是有保障的，這樣可以免去后期房屋修理的麻煩，而且不會給住戶帶來不好的消費(fèi)體驗(yàn)，企業(yè)的風(fēng)評也會更好。

Renyi熵是在Shannon熵的基礎(chǔ)上改進(jìn)發(fā)展起來的，能夠在時(shí)頻分布上反應(yīng)信號信息的特征，是一種廣義信息熵[11]。其計(jì)算公式為

(2)

電機(jī)轉(zhuǎn)速設(shè)定為1 500 r/min，加速度傳感器靈敏度為100 mV/g。采樣頻率為12 kHz，采樣時(shí)長為1 s，每種技術(shù)狀態(tài)分別采集10組數(shù)據(jù)。

讀者青青說，她就經(jīng)歷過無法釋懷的傷害。青青出生在城市，從小多才多藝，學(xué)習(xí)成績又好，但是父母卻幾乎不會夸獎她。這都不要緊，有一年看春晚時(shí)，青青看得哈哈大笑，沒想到媽媽突然一聲呵斥：“把嘴巴閉上！”

對于參數(shù)α的選取，Markel等[12]推薦最優(yōu)值α=0.5。本文選擇0.5作為Renyi熵的α值。

1.2 JRD

(3)

(4)

對式(4)進(jìn)行化簡計(jì)算，可得

(5)

式中:m(i)為p(i)和q(i)的平均概率分布。

(6)

因此，式(5)可以化為

(7)

由式(7)并結(jié)合Renyi熵，可以推導(dǎo)出JRD的定義為

(8)

式中:p(i)，q(i)為兩個(gè)比較相似性的概率分布。

盡管JRD在反應(yīng)概率分布之間的相似度方面有較好的表現(xiàn)，但是當(dāng)數(shù)據(jù)樣本之間存在著連續(xù)微小變化的情況下，很難單調(diào)性地從JRD值上判斷出軸承當(dāng)前所處技術(shù)狀態(tài)。

2 累積和檢測

累積和檢測是由英國劍橋大學(xué)Page基于似然比導(dǎo)出的一種控制圖模型[14]。它可以通過不斷累積待測值與標(biāo)準(zhǔn)值的差值，從而達(dá)到放大數(shù)據(jù)波動的目的，因此能夠更加迅速、敏感地檢測到微小的變化情況。其計(jì)算公式為

(9)

(10)

S0=δ0+k

(11)

對滾動軸承振動信號數(shù)據(jù)樣本的JRD進(jìn)行累積和檢測，通過樣本變化累積值表征軸承退化性能，準(zhǔn)確反應(yīng)軸承性能退化狀態(tài)的單調(diào)性。本文選擇CUSUM正向累積值作為目標(biāo)參數(shù)。為了便于計(jì)算和分析，統(tǒng)一把指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理(見式(12))，即0

(12)

式中:reg，reg′分別為需要進(jìn)行歸一化的原始數(shù)據(jù)和歸一化之后的數(shù)據(jù)。

基于JRD和CUSUM的滾動軸承性能退化狀態(tài)評估流程, 如圖1所示。

3 滾動軸承性能退化狀態(tài)評估流程

所以說，當(dāng)我們有著快樂的情緒時(shí)，學(xué)生就會容易接納我們，他們就會很愿意積極的參與到課堂當(dāng)中來，喜歡積極的探究問題，提高興趣，增強(qiáng)注意力。

圖1 軸承性能退化狀態(tài)識別與評估流程圖Fig.1 Flowchart of performance degradation status identification and assessment

1)輸入同類型軸承振動信號;

2)進(jìn)行小波包分解，選擇敏感小波包并進(jìn)行信號重構(gòu);

3)計(jì)算不同時(shí)刻下Renyi熵以及與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)相比較的JRD值;

4)應(yīng)用不同故障嚴(yán)重程度的試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行退化狀態(tài)識別;

1978年～1993年為改革調(diào)整階段。黨的十一屆三中全會后，以農(nóng)村實(shí)行家庭承包責(zé)任制為起點(diǎn)，農(nóng)民獲得了購買使用農(nóng)業(yè)機(jī)械的自主權(quán)，從而改變了只有國家、集體經(jīng)營農(nóng)機(jī)的格局，逐步形成了國家、集體、農(nóng)民個(gè)人和聯(lián)合、合作多種形式并存的新局面，形成了以小型機(jī)械為主的發(fā)展新格局。到1993年，河南省農(nóng)機(jī)總動力達(dá)2624萬千瓦，較1978年增長1.75倍，農(nóng)戶擁有的農(nóng)機(jī)資產(chǎn)占社會農(nóng)機(jī)總資產(chǎn)的92%，農(nóng)戶經(jīng)營農(nóng)機(jī)的收入占農(nóng)機(jī)經(jīng)營總收入的90%以上。

5)對全壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的JRD值進(jìn)行累積和檢測，并進(jìn)行性能退化狀態(tài)評估。

上文提到，海上風(fēng)機(jī)樁基礎(chǔ)主要分為兩類，一是單樁基礎(chǔ)，其樁徑通常在5 m以上甚至更大；二是多樁基礎(chǔ)，其樁徑多在1～4 m之間，常見的包括導(dǎo)管架基礎(chǔ)、高樁承臺基礎(chǔ)、水上三樁基礎(chǔ)、水下三樁基礎(chǔ)等。本節(jié)主要對上述兩類樁基的嵌巖施工工藝進(jìn)行介紹。

運(yùn)用小波包分解與重構(gòu)對信號進(jìn)行預(yù)處理，達(dá)到降噪的目的；提取Renyi熵特征反應(yīng)信號所包含信息，計(jì)算JRD值反應(yīng)軸承當(dāng)前所處狀態(tài)，有效識別滾動軸承不同性能退化狀態(tài)；累積和檢測強(qiáng)化軸承全壽命周期的退化單調(diào)性，更好地實(shí)現(xiàn)滾動軸承性能退化狀態(tài)的評估。

4 試驗(yàn)驗(yàn)證

試驗(yàn)驗(yàn)證的數(shù)據(jù)包括兩類，分別用于滾動軸承性能退化狀態(tài)識別和退化狀態(tài)評估。

4.1 性能退化狀態(tài)識別

數(shù)據(jù)來源于UC213型滾動軸承試驗(yàn)，其試驗(yàn)裝置如圖2所示。

圖2 試驗(yàn)裝置示意圖Fig.2 Bearing test platform

試驗(yàn)對象為UC213型滾動軸承，其主要技術(shù)參數(shù)見表1。

表1 UC213軸承主要技術(shù)參數(shù)Tab.1 The main parameters of bearing UC213

使用電火花在軸承外圈上加工直徑Ф分別為0.5 mm, 1.0 mm和1.5 mm，深度均為0.5 mm的圓坑，模擬其不同程度的點(diǎn)蝕故障。

與Shannon熵相比，Renyi熵引入了一個(gè)參數(shù)α。通過參數(shù)α突顯概率分布的端點(diǎn)值，達(dá)到靈活調(diào)節(jié)概率分布敏感性的目的。α→0表示Renyi熵對端點(diǎn)變化具有高度敏感性；α→1則等價(jià)于Shannon熵，對端點(diǎn)變化不敏感。因此，Renyi熵更具普適性，是Shannon熵的廣義拓展。

根據(jù)新時(shí)期人才培養(yǎng)的要求和目標(biāo)，要求畢業(yè)時(shí)具有創(chuàng)新能力和工程實(shí)踐能力的應(yīng)用型高級人才培養(yǎng)目標(biāo)和要求等，能夠運(yùn)用所學(xué)理論解決實(shí)際生產(chǎn)問題，因此，有效地實(shí)施案例教學(xué)法，可以將理論與生產(chǎn)實(shí)踐相結(jié)合，使學(xué)生感到所學(xué)課程與自己畢業(yè)后所從事的工作是密切相關(guān)的，認(rèn)識到在學(xué)校期間要學(xué)好專業(yè)課，從而激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和積極性，除了學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論知識，還要積極參與生產(chǎn)實(shí)踐活動，在整個(gè)學(xué)習(xí)過程中，不斷將理論與實(shí)踐有機(jī)結(jié)合起來，通過實(shí)踐和理論學(xué)習(xí)，從感性認(rèn)識上升到理性認(rèn)識，能夠舉一反三、融匯貫通和觸類旁通，縮短理論教學(xué)與實(shí)際生產(chǎn)實(shí)踐相脫離的差距，使學(xué)生在畢業(yè)后很快適應(yīng)工作崗位的工作。

滾動軸承外圈4種技術(shù)狀態(tài)某一組數(shù)據(jù)的時(shí)域信號及其頻譜，如圖3所示。從圖3中可以識別外圈故障頻率，但是由于噪聲干擾等因素導(dǎo)致其故障頻率不是十分突出。

Shannon熵是用來評價(jià)信號中信息不確定程度的平均尺度[10]。用于振動信號處理中，可以有效抑制信號的不確定性成分。其計(jì)算公式為

圖3 外圈4種技術(shù)狀態(tài)時(shí)域及頻譜圖Fig.3 The time and frequency domain of four status

采用小波包對信號進(jìn)行分解重構(gòu)，達(dá)到降噪的目的。小波包分解層數(shù)是其重要參數(shù)，影響其提取特征的準(zhǔn)確性。因此本文應(yīng)用最優(yōu)數(shù)方法進(jìn)行選擇最優(yōu)層數(shù)，其選擇準(zhǔn)則為

選取外圈4種技術(shù)狀態(tài)(正常軸承、Ф 0.5 mm點(diǎn)蝕故障、Ф 1.0 mm點(diǎn)蝕故障、Ф 1.5 mm點(diǎn)蝕故障)的原始信號進(jìn)行滾動軸承性能退化狀態(tài)識別，其中8組數(shù)據(jù)作為參考，剩余兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。

Mi-(Mi+1, 1+Mi+1, 2)>0

(13)

由此得到最優(yōu)樹為三層，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行三層小波包分解，得到8個(gè)小波包；計(jì)算各小波包與原始信號的皮爾森相關(guān)系數(shù)(r)，由于其數(shù)值較小，為便于分析對其進(jìn)行歸一化處理。皮爾森相關(guān)系數(shù)一般按三級劃分：當(dāng)|r|<0.4時(shí)為低度相關(guān); 當(dāng)0.4≤|r|<0.7時(shí)為顯著相關(guān); 當(dāng)0.7≤|r|<1時(shí)為高度相關(guān)。因此選擇顯著相關(guān)的小波包(即相關(guān)系數(shù)|r|≥0.4)，定義為敏感小波包，從而進(jìn)行信號重構(gòu)。計(jì)算重構(gòu)信號的Renyi熵，以及與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)(正常狀態(tài)為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài))相比的JRD值，如圖4所示。

(a)未經(jīng)小波包變換降噪

(b)經(jīng)過小波包變換降噪圖4 外圈故障與正常狀態(tài)之間的JRD值Fig.4 The JRD of outer between fault and normal

圖4中共包含32組數(shù)據(jù)集，其中前8組為軸承正常信號，第9組～第16組為Ф 0.5 mm點(diǎn)蝕故障，第17組～第24組為Ф 1.0 mm點(diǎn)蝕故障，最后8組為Ф 1.5 mm點(diǎn)蝕故障。經(jīng)過小波包變換降噪后，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性明顯增強(qiáng)。隨著故障嚴(yán)重程度增加，JRD值不斷增大，同一故障嚴(yán)重程度下不同組數(shù)據(jù)的JRD值大小相當(dāng)。因此同一嚴(yán)重程度下8組數(shù)據(jù)JRD的均值可作為識別故障嚴(yán)重程度的參考值，見表2。

表2 不同故障嚴(yán)重程度JRD參考值Tab.2 The JRD reference of four status with different fault severity

對4種技術(shù)狀態(tài)剩余兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行性能退化狀態(tài)識別，進(jìn)行小波包變換降噪后，計(jì)算與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)相比的JRD值，結(jié)果見表3。

表3 性能退化狀態(tài)識別結(jié)果Tab.3 The result of performance degradation status identification

從表3中可以發(fā)現(xiàn)所有8組數(shù)據(jù)均識別成功，說明通過計(jì)算JRD值來區(qū)別不同故障嚴(yán)重程度具有可行性和可靠性。對于其中一些狀態(tài)來說，雖然其誤差率較大，但是對于狀態(tài)識別來說，對比其他故障狀態(tài)的JRD值誤差率更大，其相對應(yīng)的狀態(tài)只能是正常狀態(tài)，因此雖然誤差率很大但能夠準(zhǔn)確識別。成功驗(yàn)證了JRD值對于滾動軸承性能退化狀態(tài)識別的優(yōu)良效果。

4.2 性能退化狀態(tài)評估

數(shù)據(jù)來源于辛辛那提大學(xué)的IMS軸承加速壽命試驗(yàn)[15]。試驗(yàn)裝置包括驅(qū)動電機(jī)、負(fù)載裝置、加速度傳感器以及4個(gè)測試軸承。試驗(yàn)數(shù)據(jù)為全壽命數(shù)據(jù)，即從健康狀態(tài)到軸承完全損壞為止。驅(qū)動電機(jī)轉(zhuǎn)速為2 000 r/min，載荷為2 721.55 kg，采樣頻率為20 kHz，每隔10 min采集1 s。歷時(shí)163 h 50 min，共采集984組數(shù)據(jù)。

應(yīng)用小波包變換對原始信號進(jìn)行分解重構(gòu)，達(dá)到降噪的目的。并計(jì)算每一時(shí)刻重構(gòu)信號的Renyi熵，如圖5所示。

圖5 重構(gòu)信號的Renyi熵Fig.5 Renyi entropy of reconstruct signal

其次應(yīng)用式(8)計(jì)算各狀態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)(定義初始時(shí)刻狀態(tài)為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài))的JRD，如圖6所示。

對比圖5和圖6，可以發(fā)現(xiàn)Renyi熵在反應(yīng)滾動軸承退化狀態(tài)上具有一定的效果，但是穩(wěn)定性差，無法直觀評估軸承的退化狀態(tài)。通過計(jì)算JRD值，增強(qiáng)各退化狀態(tài)的差別，更易于實(shí)現(xiàn)滾動軸承的性能退化狀態(tài)評估。同時(shí)在圖6中仍然能夠發(fā)現(xiàn)JRD值的穩(wěn)定性較差，不能單調(diào)反應(yīng)軸承性能退化狀態(tài)。

他看著我，目不轉(zhuǎn)睛，看得我渾身不自然?！皩Σ黄?！我知道我昨天……”“是我不對，讓你丟臉了?！鼻仫L(fēng)搶了我的話茬兒。

圖6 重構(gòu)信號的JRD值Fig.6 JRD of reconstruct signal

通過累積和檢測處理得到的JRD值，增強(qiáng)JRD值在軸承全壽命表征的單調(diào)性，結(jié)果如圖7所示。

由于優(yōu)先保障重點(diǎn)學(xué)科的資源建設(shè)策略，“高峰”“高原”學(xué)科的資源建設(shè)基礎(chǔ)比較好，資源保障水平高，學(xué)科用戶滿意度高。如南京工業(yè)大學(xué)化學(xué)與材料科學(xué)作為本?！案叻濉睂W(xué)科，該學(xué)科用戶率先提出學(xué)科評估資源與評估服務(wù)的要求，明確指出希望圖書館提供當(dāng)前國內(nèi)外主流學(xué)科評價(jià)指標(biāo)體系、相關(guān)資源與工具，并期待宏觀與深入的學(xué)科評估服務(wù)跟進(jìn)，為學(xué)科發(fā)展與決策提供數(shù)據(jù)支撐與策略參考等。

(2) 在結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)中，對2號線車站既有結(jié)構(gòu)側(cè)墻開洞會造成原結(jié)構(gòu)的應(yīng)力重分布，需做好對既有車站的監(jiān)控量測工作。根據(jù)監(jiān)測結(jié)果及時(shí)調(diào)整施工參數(shù)，以確保既有線安全。

圖7 CUSUM處理得到的JRDFig.7 JRD using CUSUM

經(jīng)過CUSUM處理之后，JRD值的單調(diào)性有了明顯增強(qiáng)，更加符合滾動軸承整個(gè)性能退化狀態(tài)的趨勢。根據(jù)JRD值曲線的突變情況，把滾動軸承退化狀態(tài)可分為4個(gè)階段，突變時(shí)刻點(diǎn)分別為t1=543,t2=749,t3=865。定義第一階段t=0～542為正常狀態(tài); 第二階段t=543～748為輕微故障;第三階段t=749～864為嚴(yán)重故障;第四階段t=865～984為致命故障(其中t的單位為min)。對不同階段的JRD值進(jìn)行函數(shù)擬合，可以得到不同階段的性能退化趨勢，如圖8所示。

圖8 多項(xiàng)式擬合后的JRD值Fig.8 JRD of fitting with polynomial

由圖8得知，由于第一階段正常狀態(tài)下JRD值趨于0，不需要進(jìn)行擬合，其余3個(gè)階段進(jìn)行多項(xiàng)式擬合。每個(gè)階段的性能退化趨勢不同，因此對應(yīng)的擬合函數(shù)具有不同的特點(diǎn)。整體來看，軸承故障越嚴(yán)重，其性能退化越明顯、越迅速，3個(gè)階段擬合結(jié)果的斜率大小也證實(shí)這一點(diǎn)。同時(shí)，對于各階段JRD值的擬合為以后滾動軸承性能退化狀態(tài)的預(yù)測以及剩余壽命預(yù)測奠定了基礎(chǔ)。

5 結(jié) 論

論文首先系統(tǒng)研究了JRD的含義，計(jì)算軸承技術(shù)狀態(tài)與標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)狀態(tài)相比的JRD值；其次應(yīng)用CUSUM對JRD進(jìn)行改進(jìn)增強(qiáng)；最后通過不同故障嚴(yán)重程度與加速壽命試驗(yàn)分別對滾動軸承性能退化狀態(tài)識別準(zhǔn)確度和評估可靠性進(jìn)行驗(yàn)證，證實(shí)了JRD和CUSUM相結(jié)合方法的優(yōu)越性。

空氣質(zhì)量指數(shù)(Air Quality Index，簡稱AQI)是定量描述空氣質(zhì)量狀況的無量綱指數(shù)。針對單項(xiàng)污染物的還規(guī)定了空氣質(zhì)量分指數(shù)(Individual Air Quality Index，簡稱IAQI)。參與空氣質(zhì)量評價(jià)的主要污染物為細(xì)顆粒物(PM10)、可吸入顆粒物(PM2.5)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等6項(xiàng)。

(1)JRD克服了KLD和JSD在反應(yīng)概率分布相似性上存在的不可互換、不對稱以及較低的端點(diǎn)變換敏感性的不足，應(yīng)用JRD能更準(zhǔn)確地識別不同性能退化狀態(tài)之間的差別。

(2)累積和檢測在增強(qiáng)數(shù)據(jù)微小變化識別能力以及增強(qiáng)數(shù)據(jù)波動方面具有良好效果，應(yīng)用其對滾動軸承全壽命JRD值進(jìn)行改進(jìn)，可以增強(qiáng)其退化狀態(tài)的敏感性與單調(diào)性，更有效地評估軸承性能退化狀態(tài)，并能夠進(jìn)行同一故障狀態(tài)下的性能預(yù)測。