基于异类信息融合的齿轮健康评估方法_陈俊康.pdf

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季云等 ［3 ］结合 Dirichlet 混合模型与连续隐马尔科夫模型， 实现模型结构的自 适应变化与动态调整， 获得设备运行中最优的退化状 态指标， 实现设备运行过程中退化状态识别与健康状 况评估; 阙子俊等 ［4 ］提出通过无迹卡尔曼滤波算法对 正常数据样本的学习获取判断轴承健康状态的异常阈 值， 从而完成设备的健康评估工作。 ChaoXing 在这些健康评估方法中所提到的检测指标虽然也 能够在一定程度上描述设备健康状况的变化趋势， 但 都是通过对某一类信息 如振动信号 提取特征来反映 设备的健康状况， 由于齿轮箱复杂的内部结构与恶劣 的运行工况， 单一类别的信号反映出来的设备信息存 在随机性， 其对应的监测指标解释性不足。因此， 如果 能够将齿轮箱内部的丰富异类数据综合起来， 从多维 信息角度对齿轮全寿命过程的健康状况进行一个全面 的描述， 不仅可以提高信息资源的利用率， 还能够获得 灵敏度更高的评估指标， 增强评估结果的置信度。另 一方面， 在特征层次的信息融合中， 多种异类数据中蕴 含信息的相关性， 能够帮助形成对测试目标的一致理 解， 降低不确定程度， 但是其实现难度非常大， 首先需 要对异类耦合的数据中提取特征， 异类数据的时间同 步性难以实现 ［5 ］; 其次数据类别越多， 异类特征之间的 互相关学习越困难。 针对以上问题， 本文提出一种从决策层进行异类 信息融合的齿轮健康评估方法， 首先对前期正常状态 运行的齿轮采集振动、 油液、 铁谱等多种信号并提取特 征指标， 建立各类特征的正常聚类中心; 而后， 利用模 糊 C 均值算法计算待测信号对于正常状态信号的隶属 度作为各类特征的健康评估指标; 以各类特征的评估 指标作为证据源， 利用 D- S dempster- shafer 证据理论 组合规则对异类信息进行融合， 获得最终的健康评估 指标。齿轮全寿命实验的评估结果表明信息融合的评 估方法比单一类别信息的评估方法具有更高的准确性 与可解释性。 1理论 随着健康评估技术的发展， 多种算法被提出并陆 续在评估模型中得到应用， 如神经网络、 逻辑回归、 隐 形马尔科夫等， 这些方法应用到评估模型中都能较好 地处理随机不确定性问题， 但在实际应用中存在一些 局限， 如神经网络方法需要设定参数较多， 且参数对评 估结果有较大影响; 隐形马尔科夫方法则需要对全过 程各阶段数据进行建模， 数据需求量大; 逻辑回归则需 要先验知识作为基础。此外， 单一的算法在异类数据 融合问题上难以妥善地解决异类评估结果冲突问题， 因此提出一种集成模糊 C 均值法与 D- S 证据理论等两 种不同算法优点来处理健康评估中异类信息融合的 方法。 1． 1模糊 C 均值算法 经典健康评估方法中对测试样本的分类识别通常 是一种硬划分， 样本对于状态类别而言只有 0 与 1， 是 与不是， 而实际中待测对象在形态类属方面的描述是 存在过渡性的， 并无明确的划分点， 因此这种明确的划 分方法并不能客观地描述设备状态的不确定性。模糊 C 均值则是一种通过优化目标函数获取隶属度来实现 样本点分类的分析方法 ［6 ］， 其中隶属度作为一种软划 分描述概念， 将 “ 0 与 1” 延伸到 “ 0 到 1” ， 可以更加准确 灵活地描述样本点属于不同类别的不确定性， 更加贴 近健康评估的实际应用。 令样本集 X { x1， x2， ， xn} ， 其中 xt t 1， ， n 是由系列特征指标组成的特征子集， 将样本集一共划 分成 C 个子集， C≥2， 探讨每个样本 xt与子集 Xi i 1， ， C 的隶属关系， 隶属关系以 μit μ Xi xt 表示。在 模糊 C 理论中， μit隶属函数的值域为［ 0， 1］ ， 分类矩阵 U ［ μit］C N的第 i 行表示第 i 个子集的特征指标， 第 t 列表示样本 xt对隶属 C 个子集的隶属函数， 故样本集 X 的分类空间可表示为 Zc {U ∈ RCNμit∈［ 0， 1］ ， i， t; ∑ C i 1 μit 1， t; 0 ＜∑ N t 1 μit＜ N， i} 1 为保证集合的模糊划分是有意义的， 对样本到聚 类原型的距离 dit进行隶属度 μit的平方加权， 从而获取 目标函数 J U， V∑ N t 1 ∑ C i 1 μ it m d it 2， m ∈［ 1， ∞ subject to U ∈ Z { c 2 式中 m 为模糊加权控制指数， 用以控制分类矩阵的模 糊程度。划分的每个子集形成一个聚类典型矢量 vi i 1， ， C ， dit则 用 欧 式 距 离 表 示 dit 2 xt－ vi。通过寻求最优的分类、 典型矩阵的组合， 使 得在∑ C i 1 μit 1 的条件下， J U， V 取得最最小值， 因此 可利用拉式函数极值法解得 F ∑ C i 1 μ it m d it 2 λ ∑ C i 1 μit－1 3 再令 F/μit m μit m－1 d it 2 － λ 0 F/λ ∑ C i 1 μit－ 1 { 0 可解得μit 1 ∑ C i 1 dit/djt 2 m－1 4 同理可求其最优聚类原型矢量 vi∑ N t 1 μ it mx t∑ N t 1 μ it m 5 通过迭代优化可获取聚类中心与隶属度， 算法的 具体步骤如图 1 所示。 模糊加权控制指数 m 的选择以及原型矢量初始化 的具体方法在实验数据的分析中再做详细介绍。 1． 2D- S 证据理论 为完成相对单一类别信息源更全面、 更有效的评 022振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 图 1模糊 C 均值算法流程图 Fig． 1Flowchart of the Fuzzy C- means algorithm 估， 有必要利用信息融合理论对测试环境中丰富的异 类特征信息加以挖掘、 融合， 进而生成可靠性更高的能 够反映目标状态行为的评估指标; 另一方面在数据采 集过程中， 每一类信息都存在模糊性与不确定性［7 ］。 D- S 证据理论作为一种决策级融合算法， 凭借其既能实 现多证据源融合又能有效处理不确定性问题的优势， 被广泛应用于信息融合领域［8 ］， 其基本原理为， 通过多 个不相关证据分别完成对命题框架的判断， 而后利用 组合规则对多个判断结果进行融合输出最终判断， 对 此， 本文构造了基于模糊 C 均值算法隶属度的基本概 率赋值函数， 以下为详细介绍。 1． 2． 1基本定义 假设所有样本一共存在 N 种状态类别， 样本属于 此 N 种状态的可能性相互独立， 则将此 N 中可能性形 成的集合 U { Fii 1， 2， ， N} 称为识别框架， 其中 任一命题 A 都包含于幂集 2U。通过概率分布函数 m 2U→［ 0， 1］ s． t． m  0 ∑A2Um A { 1 6 能够获取命题 A 的基本概率赋值 m A ， 表示证据 对识别框架中命题 A 的支持程度。在此基础上给出两 个函数的定义 1信任函数 Bel 2U→［ 0， 1］ s． t． Bel A∑ BAm B Bel U∑ BUm B { 1 7 函数 Bel， 也叫下限函数， Bel A 为命题 A 的信任 度， 是其所有子集对命题 A 的信任程度之和， 若 m A ＞0， A 的子集为函数 Bel 的焦元。 2似真函数 Pl 2U→［ 0， 1］ s． t． Pl A 1 － Bel A Pl A∑ A∩B≠m B { 8 函数 Pl， 也叫上限函数， Pl A 为命题 A 的似真度， 表示其所有子集对命题 A 的不否定程度。 在 D- S 证据理论中， 命题的置信区间由信任函数 与似真函数确定， 如图 2 所示。［ Bel A ， Pl A ］ 区间 表示命题的不确定程度， ［ 0， Pl A ］ 区间则体现对命题 的不否定程度。 图 2置信区间示意图 Fig． 2Flowchart of the Fuzzy C- means algorithm 1． 2． 2基本概率赋值与证据合成规则 信任函数、 似真函数都能通过基本概率赋值函数 得到， 而在 D- S 证据理论中并未给出基本概率赋值的 算法公式， 在证据理论领域也未曾给定该函数的通用 形式， 这是因为在不同的工况环境中， 不同类型的信号 源对设备状态的表达程度不同， 客观的多类信号描述 与主观的经验判断之间存在支持度的分配不同， 因此， 结合论文研究目标， 本文给出一个基于测试样本对状 态类别的模糊 C 均值隶属度构造的基本概率幅值 函数。 由 1． 1 节得到样本对状态类别 t 的隶属度 μit ， 令 Ki Ft μit ∑ n t 1 μit为第 i 类信号对第 t 类状态的相干 系数， 则对应的基本概率赋值公式可写成 mi t Ki Ft ∑ n t 1 Ki Ft n 1 － piqt 1 － Ri 9 式中 n 为信号类型数; Ri为传感器可靠性系数; 信号 类型 i 的最大相干系数 pi max Ki Ft ， 信号类型 i 的 可靠性系数 qt pi ∑ n t 1 Ki Ft 。 通过基本概率函数得到不同类型信号对识别框架 中结论的独立支持度后， 便可利用 D- S 证据理论中的 证据合成规则完成信息融合实质性的一步， 即决策层 融合。证据合成本质就是一个表达不同证据联合程度 的函数， 输入不同证据对某一命题的支持度， 通过合作 规则得到对该命题的最终决策。 令 Bel1与 Bel2为不同类型信号的信任函数， m 1与 m2为对应的基本概率赋值， A1与 A2为对应的焦元， 此 二类信号的证据合成可表示为 122第 3 期陈俊康等基于异类信息融合的齿轮健康评估方法 ChaoXing m A m1 A1⊕ m2 A2 ∑ A1 ∩A 2 m1 A1 m2 A2 1 － λ 10 式中 λ ∑ A1 ∩A 2  m1 A1 m2 A2 。 表示此二类证据的冲突系数， 当 λ 趋于 1 时， 证据 之间冲突过大， 无法完成合成。当存在多个不同类型 的证据是， 依旧按照上式规则进行两两融合， 最终的决 策输出依旧符合 Bel 与 Pl 函数要求。 2基于异类信息融合的健康评估方法 上述对两种算法原理进行了详细的介绍， 目的在 于结合两种算法的特有优势构建一个可靠性更高的齿 轮健康评估模型， 其特点如下 在模糊 C 均值方面， 文章选择只对正常状态与最 终失效状态的测试样本进行训练形成聚类中心模型， 相比其他算法对不同健康状态都建立模型而言大大降 低了数据量方面的要求， 且通过计算与正常样本之间 的位置关系进而反映其退化程度具有较好的解释性; 其次， 仅需对模糊加权控制指数进行预设， 降低了参数 设置方面的工作量［9 ］。 在证据理论方面， 随着证据的增多， 不确定区间会 缩短， 并且不似其他算法要求先验知识作为支撑， 而是 以信任函数描述证据对命题的支持度。此外， 不同于 数据、 特征层次的统合， 决策层次的融合对特征冲突、 信息冗余等问题具有较强的抗干扰能力， 并且使评估 过程更加简洁高效。 新方法的工作步骤如下 步骤 1 利用不同类型的传感器对正常状态、 最终 失效状态的测试目标进行多种类型信号的采集， 其中 失效数据采用接近失效状态的数据， 并选择合适的特 征进行提取; 步骤 2 将正常状态以及失效状态的特征样本输入 模糊 C 均值算法进行知识， 输出对应的聚类中心 νnormal 、 ν failure; 步骤 3 对采集到的不同类型全寿命数据进行特征 提取， 并计算各自相对于正常状态样本的隶属度 μnormal 1 1 dnormal d failure 2/m －1， d 为测试样本到两个聚类中心 的距离。隶属度越低， 设备的健康状态越差; 步骤 4 基于不同类型信号的隶属度分别构建基本 概率赋值函数， 得到不同的证据体; 步骤 5 利用 D- S 证据合成规则， 完成决策层次的 信息融合， 将不同证据体进行合成并输出最终判断。 评估方法流程见图 3。 图 3基于异类信息融合的健康评估方法 Fig． 3Health assessment based on heterogeneous ination fusion 3齿轮全寿命实验健康评估分析 3． 1实验设置 实验在封闭力流式齿轮磨损实验台上进行， 实验 台 见图 4 由测试齿轮箱与陪试齿轮箱组成， 二者之 间通过一根弹性扭矩轴和一根刚性轴连接， 弹性轴两 端为鼓形齿式联轴器， 刚性轴的两端为鼓形齿式联轴 器和一个用来提供载荷的差分加载联轴器， 平台的动 力由三相异步电动机通过 T 型带传递， 电机输出转速 为 1 420 r/min， 带传动比为 1∶ 1， 测试齿轮箱中由大小 两个齿轮啮合， 齿数分别为 17 与 24。 图 4实验平台 Fig． 4Experiment plat 在数据采集方面， 从异类信息融合的角度出发， 对 测试齿轮箱全寿命过程进行多种数据的采集。其中振 动加速度通过型号为 608A11 的加速度传感器采集， 在 测试齿轮箱靠近小齿轮的两侧分别采集轴向、 径向等 6 个通道的数据; 油液方面的数据则是设置油路从齿轮 222振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 箱底部流出， 经过测试装置获取数据后再从齿轮箱顶 部透气盖回到箱内， 利用型号为 YFV- 2 的黏度密度传 感器测试油液中动力黏度、 密度、 温度等数据， YFW- 2A 微量水分传感器测试油液中水活性和含水量， OLVF 铁 谱仪获取油液中的磨粒浓度以及谱片。传感器的安装 如图 5 所示。 图 5传感器安装图 Fig． 5Installation diagram of sensors 振动信号设置为每隔 1 小时采集 20 组数据， 采样 率为 12． 8 k， 频率上限设置为 5 kHz， 黏度、 水分等信号 与振动信号保持同步采集， 每隔 1 小时采集 20 组数 据， 铁谱信号则设置为每隔两分钟采集一次数据， 记录 磨粒浓度指数 IPCA Index of Particas Coverage Area 以 及谱片。实验开始之前， 将齿轮箱内部清洗干净并更 换一对新的齿轮以及新油 2 L， 齿轮油型号为壳牌 s2g 320。实验从开车到停机总用时为 91 h， 图 6 展示了测 试齿轮在实验前后的对比图片。 图 6实验前后齿轮磨损对比 Fig． 6Comparison of gear tooth before and after experiment 3． 2数据初步分析 对采集到的全寿命多种异类数据， 提取多种指标 作为原始特征进行分析。在振动信号方面， 选择对早 期故障灵敏度较高的峭度值和能够反映振动能量大小 且较稳定的均方根值作为原始特征; 在油液方面， 利用 传感器测得的动力黏度、 密度和温度等数值， 通过公式 及黏- 温计算器得到40 ℃运动黏度作为原始特征， 以及 能够反映齿轮油中水分游离程度的指标水活性 AW、 齿 轮油中含水量等指标; 铁谱方面， 则直接利用测得的磨 粒浓度指数 IPCA 作为原始特征。表 1 给出了部分特 征指标的函数公式， 其他指标由传感器直接测得。 表 1部分特征指标 Tab． 1Partial characteristic index 序号公式说明 1K 1 N∑ N i 1 xi－ x σ t 4 峭度值 2Xrms 1 N∑ N i 1 x2 i 1/2 均方根值 3 运动黏度 mm 2 /s 动力黏度 mPas 1 000 密度 kg/m3 还需通过黏- 温计算器 获得 40 ℃运动黏度 不同的特征指标对全寿命过程中健康状况的表达 方式不同。均方根值在正常阶段表现平稳， 当齿轮由 磨合期进入平稳期时， 出现陡然跃升后其值再次归于 平稳， 直到齿轮出现剧烈磨损， 如图 7 a 所示; 峭度值 则体现其对振动信号的敏感性， 随着齿轮磨损的增加， 数值的变化幅度也随之增加， 如图 7 b 所示。这两种 特征更多的是体现齿轮健康状况中出现瞬时失效的硬 故障， 而我们知道， 齿轮的全寿命过程中包括磨损积累 与裂纹传播两种类型， 裂纹等故障的出现只在全过程 中占据很小的一部分， 更多的是齿轮损伤的积累阶段， 因此在研究振动数据中提供失效信息的同时， 也需要 兼顾能够体现损伤积累过程的软故障特征指标。 a 均方根值 b 峭度值 图 7振动信号的特征指标 Fig． 7Characteristic index of vibration signal 图8 a 显示齿轮油的40 ℃运动黏度， 由于齿轮在 工作过程中导致油温出现一定幅度的增加， 温度的变 化对油液黏度有直接影响， 因此通过“中国润滑油网” 提供的黏- 温计算器将测试的实时运动黏度归于 40 ℃， 从而得到 40 ℃ 运动黏度该项特征指标。随着齿轮磨 损的积累， 齿轮油的运动黏度也在逐步降低， 基本反映 出齿轮健康状况的衰退过程; 图 8 b 、 图 8 c 体现齿 轮油中水活性与含水量的变化， 二者趋势大致相同， 在 前 20 h 间降幅较大， 而后变为平缓， 在 70 h 附近出现 转折， 一定程度上描述齿轮的健康状况。图 9 为 IPCA 值与谱片， 全过程的磨粒浓度指数较为直观地描绘了 齿轮工作的 “浴盆曲线” ， 其磨合期、 平稳期以及磨损期 等阶段都有明显的体现。值得注意的是， 当齿轮运行 约 70 h， 不同的特征指标都显示出不同程度的变化。 322第 3 期陈俊康等基于异类信息融合的齿轮健康评估方法 ChaoXing a40 ℃运动黏度 b水活性 c含水量 图 8油液信号的特征指标 Fig． 8Characteristic index of oil signal 图 9磨粒浓度指数及铁谱图片 Fig． 9Index of Particle Coverage Area and Ferrograph 通过对上述特征指标的初步分析可以发现， 油液 及铁谱信息有助于在健康评估中把握齿轮状况的磨损 积累程度及变化趋势， 振动信息在对故障的敏感度与 时效性上则更具优势。不同的特征指标对健康状况的 描述方式不同， 直接对这些指标进行观察， 会存在较多 “观察死角” ， 如水活性与含水量两个指标的变化曲线 有较多的趋势拐点， 但由于指标变化幅度较小往往被 忽视。因此对能够反映趋势变化的特征指标还需要进 行进一步数据处理， 凸显每种指标的独立评估能力。 3． 3基于异类信息融合的齿轮健康评估 将 3． 2 节描述的 6 个特征作为原始评估指标输入 模糊 C 均值算法， 首先确定聚类中心个数 C 2， 分别 为正常与失效两个中心模型; 其次， 由于模糊 C 均值算 法中分类矩阵 U 对原型矢量 V 的初始化操作十分复 杂， 聚类原型矢量较难接近最优解， 故采用一种简单高 效的初始化方法 类内平均值法， 该方法在故障诊 断的应用中表明是可行的［10 ］。最后， 模糊指数 m 作为 控制聚类原型与模式之间的分享程度的参数， 目前无 统一的设置标准， Bezdek［11 ］给出了 m 的经验取值范围 ［ 1． 1， 5］ ， 并从物理角度指出 m 2 时聚类效果最佳。 为获取最优聚类效果， 以原始特征指标均方根值为研 究对象， 分析 m 分别取 1、 2、 3 时， 输出的隶属度对健康 状况的描述能力， 如图 10 所示。 am 1 bm 2 cm 3 图 10m 取不同值时均方根的隶属度 Fig． 10Membership degree of RMS when m takes different values 对三幅图进行对比分析可知， 当设置 m 1 时， 图 中体现的三个阶段划分十分明确， 能够清楚地描述当 前齿轮处于何种健康状况， 但是不同阶段之间的拐点 过于陡峭， 未能反映出损伤积累的过程， 观测人员难以 对设备状况的健康趋势进行预判 见图 10 a ; 当m 2 时， 输出的隶属度已经能够描述不同阶段之间的过渡 过程， 当测试目标还处在损伤积累过程中， 观测人员即 可对测试目标进行保养或更换等预维护操作， 保证设 备的工作效率 见图 10 b ; 当 m 3， 过渡过程被拉 长， 聚类原型与模式之间的分享程度提高， 即不同阶段 之间的划分变模糊 见图 10 c 。 综上所述， 对某一特征进行模糊指数设置时， 希望 输出的隶属度既能反映出设备当前的健康状况， 又能 描述不同状况之间损伤积累的过程， 因此， 对每个特征 指标都进行 m 由 1 ～5 的甄选， 选出描述效果最佳的 m 数值， 获取不同特征指标的最优独立判断， 从而为决策 层次融合提供确定性最高的证据源。如表 2 所示， 并 计算各自特征在模糊 C 均值算法中的隶属度作为 D- S 证据理论算法的输入。 表 2模糊加权控制指数数最佳取值 Tab． 2Optimal values of index‘m’ 特征 均方根值 峭度值 含水量 水活性 40 ℃运动黏度 IPCA m32． 53321． 5 图 11 给出了加权控制指数的最佳取值时不同特 征指标对应的输出隶属度曲线图， 从图 11 可知， 针对 不同的原始特征计算出的隶属度对全寿命齿轮的健康 状况描述侧重点各有不同。在振动信号方面， 峭度值 422振 动 与 冲 击2020 年第 39 卷 ChaoXing 隶属度曲线呈现出较为明显的四种阶段， 相对于图 7 b 的峭度值曲线， 隶属度曲线对齿轮的健康状况进行 了更具层次的描述， 且其中的 B 阶描述的损伤积累可 作为健康状况转换的提示依据; 油液信号方面， 含水量 隶属度在前 20 h 呈现 A、 B 两种不同状况， 相对于其他 几个特征， 体现了早期跑合阶段油液中溶解水含量对 齿轮状态变化的敏感反馈。而 40 ℃ 运动黏度则在中 后期阶段对健康状况的描述更为细腻， 并在后期呈现 出 D、 E、 F 等三种阶段， 可作为多阶段预警提示; IPCA 输出的隶属度则较为粗略地呈现出如图 9“浴盆曲线” 一般的状态划分， 只能用于大致的健康状况评估。从 计算结果分析， 以正常状态为中心计算不同特征各自 的隶属度， 对评估具有较好的解释性， 退化程度越严 重， 值越接近 0。 a峭度值隶属度 b含水量隶属度 c40 ℃黏度隶属度 dIPCA 隶属度 图 11异类特征指标的隶属度 Fig． 11Membership degree of heterogeneous characteristic inds 综合上述对不同原始特征输出的隶属度曲线分析 可知， 以单个类型的信号进行齿轮的健康评估工作， 得 到的结果往往是相对片面的， 对部分阶段的变化情况 反馈能力较低甚至没有反馈， 因此在完成各自独立的 健康评估之后， 还需将独立的判断结果输入决策层次 的信息融合算法， 从而获取高效、 准确且全面的健康评 估指标。结合实验实际与本文提出的方法， 首先确定 D- S 证据理论在本实验的应用中识别框架内只给出了 唯一命题， 即测试数据对正常数据隶属度， 并将其作为 证据源输入到 D- S 证据理论算法中， 并利用本文提出 的基于模糊 C 均值隶属度构造的基本概率赋值函数计 算出各类证据对识别框架中命题的独立支持度， 而后 根据 D- S 证据合成规则， 完成决策层信息融合， 输出最 终健康评估指标。 基于模糊 C 均值与 D- S 证据理论的异类信息融合 健康评估描述， 如图 12 所示。由图 12 可知， 测试齿轮 在其由正常到失效的全寿命过程中， 比较明显地呈现 了 5 种不同的健康状况， 不同阶段之间都存在清晰的 损失伤积累过程。相比于单个类型特征的隶属度作为 评估指标， 信息融合后的评估指标对全寿命过程的描 述更加细腻， 体现出了单一特征指标无法描述的磨损 阶段， 融合了油液特征对设备状况“软故障” 描述能力 更强的优势。此外， 图 12 中的完全失效阶段出现了评 估指标大幅度回升的现象， 分析认为是受到 IPCA 特征 序列中的 “浴盆曲线” 权重影响。 图 12异类信息融合后的健康评估指标 Fig． 12Index of Health assessment based on heterogeneous ination fusion 4结论 文章针对齿轮传统健康评估方法中特征描述单 一， 健康状况刻画不全面的问题， 借助多种类型传感器 对测试齿轮箱进行振动、 油液、 铁谱磨粒浓度等数据的 采集， 充分利用齿轮箱内丰富的参数信息从多角度对 齿轮的健康状况进行描述。在此基础上提出结合模糊 C 均值算法与 D- S 证据理论的异类信息融合健康评估 方法， 其特点总结如下 1在模糊 C 均值算法中只对正常、 失效状态的 数据进行学习， 降低了对数据完备性的要求， 描述健康 状况变化过程的 ‘隶属度’ 这一概念可较好地反映设备 在某一时刻与正常时期的状态差异; 2D- S 证据理论通过对不同类型证据的组合完 成决策层次的信息融合， 此方法与人类从多角度认识 事物的过程相似， 通过证据的积累进一步区分似真区 间与不确定区间， 提高了决策的可靠性。 3相比单一类型特征指标， 异类信息融合后的 健康评估指标不仅能够清楚地反映测试目标的五种不 同健康状态， 还体现出损伤积累过程， 有利于观测人员 掌握设备状态， 并为早期保养、 更换等预维修操作留出 了足够的反应时间。 参 考 文 献 ［1］ 潘玉娜． 滚动轴承的性能退化特征提取及评估方法研究 ［ D］ ． 上海 上海交通大学， 2011． ［2］ 王宝祥，潘宏侠，杨卫． 滚动轴承的状态监测与性能退化 评估［ J］ ． 中国工程机械学报， 2017， 15 1 72- 76． WANG Baoxiang，PAN Hongxia，YANG Wei．Condition 522第 3 期陈俊康等基于异类信息融合的齿轮健康评估方法 ChaoXing monitoring and perance degradation assessment on rolling bearings ［J］ ． Chinese Journal of Construction Machinery， 2017， 15 1 72- 76． ［3］ 季云，王恒，朱龙彪， 等． 基于 DPMM- CHMM 的机械设备 性能退化评估研究［J］ ． 振动与冲击，2017， 36 23 170- 174． JI Yun，WANG Heng，ZHU Longbiao，et al． Perance degradation assessment for mechanical equipment based on DPMM- CHMM ［J］ ． Journal of Vibration and Shock，2017， 36 23 170- 174． ［4］ 阙子俊，金晓航，孙毅． 基于 UKF 的轴承剩余寿命预测 方法研究［ J］ ． 仪器仪表学报， 2016， 37 9 2036- 2043． QUE Zijun，JIN Xiaohang，SUN Yi． Remaining useful life prediction forbearings with the unscentedKalman filter- based approach ［J］ ．Chinese Journal of Scientific Instrument， 2016， 37 9 2036- 2043． ［5］ 潘泉，王增福，梁彦， 等． 信息融合理论的基本方法与进 展 II ［ J］ ． 控制理论与应用， 2012， 29 10 599- 615． PAN Quan，WANG Zengfu，LIANG Yan，et al．Basic s and progress of ination fusion Ⅱ ［J］ ． Control Theory ＆ Applications， 2012， 29 10 599- 615． ［6］ 周建民，徐清瑶，张龙， 等． 基于小波包 Tsallis 熵和 FCM 的滚动轴承性能退化评估［J］ ． 机械传动，2016 5 110- 115． ZHOU Jianmin，XU Qingyao，ZHANG Long． Rolling bearing perance degradation assessmentbased on the wavelet packettsall