提出了一种基于变分模态分解（VMD）和支持向量数据描述（SVDD）相结合的滚动轴承性能退化程度定量评估方法.针对采样时间长、采集到的信号数据点多时,信号中某些部分可能受到异常信号干扰的问题,首先提出了一种基于VMD和SVDD结合的特征提取新方法,将长信号分为多帧短信号,分别使用VMD方法分解短信号并提取各分量的奇异值组成特征向量,得到一组特征向量集,然后使用SVDD方法找到并剔除其中的异常样本点,求出剩余特征向量的平均值便可作为原信号的特征.特征提取完毕后,使用SVDD方法进行性能退化评估,以待检样本到训练得到的超球体模型球心的距离描述性能退化程度,并使用隶属函数将距离指标转化为与正常状态的隶属度作为性能退化指标,实现设备的性能退化程度的定量评估.使用轴承全寿命数据,并与以传统时域无量纲指标作为特征的分析结果进...

针对液压泵性能退化过程定量评估,提出了变分模态分解(VMD)和支持向量数据描述(SVDD)相结合的综合评估方法。利用VMD方法将信号分解成一系列不同频率成分的BIMF分量,并用SVDD方法对异常点进行剔除;使用SVDD方法对正常状态样本进行训练得到超球体模型,并计算各样本到球心的距离;再将各样本到球心的距离转化为隶属度,作为性能退化指标。通过对轴向柱塞泵滑靴磨损和松靴故障实验数据分析,验证了该性能退化评估方法的有效性。