为了弥补滚动轴承瞬态波形匹配研究的不足，论文提出一种基于提升多小波的轴承劣化定量诊断和剩余使用寿命预测方法。首先采用提升多小波对滚动轴承瞬时波形进行自适应匹配；再通过计算多小波信息熵来量化其周期性瞬态信号，从而得到轴承劣化的单调趋势。利用熵值识别轴承的退化状态，进而实现轴承故障定量诊断。最后，采用集成学习方法建立剩余寿命预测器。通过仿真和实验，验证所提定量评价方法具有良好的诊断和预测性能。本研究成果对基础部件瞬态波形匹配获取具有一定的参考价值。

安徽理工大学为第一单位，姜阔胜老师为第一作者和通讯作者，2018级硕士研究生周远远为论文的完成做了重要的工作。该研究工作得到了国家自然科学基金青年基金（51705003&51979261）、国家重点研发计划（2020yfb1314203）、安徽省自然科学基金青年科学基金（1808085qe130）、安徽省高等学校自然科学研究重点（kj2017a081）、安徽理工大学青年自然基金（12678）和安徽理工大学“青年人才托举工程”等项目的资助。

（撰稿、核稿：机械工程学院 许吉禅、邓海顺 编辑、审稿：宣传部 陈荣荣、施培松）

【】部分信息来自互联网，力求安全及时、准确无误，目的在于传递更多信息，并不代表对其观点赞同或对其真实性负责。如本网转载信息涉及版权等问题，请及时与本网联系。电话：4007-1100-10

扫码在手机上查看

手机站

微信小程序

以上是网络信息转载，信息真实性自行斟酌。