Page 147 - 《振动工程学报》2026年第3期
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第 3 期 王晓龙，等： 融合格拉姆角差场纹理特征的滚动轴承性能退化评估 747
为 2400 r/min，载荷为 10 kN，传感器共采集 2538 组
样本，轴承外圈理论损伤特征频率 f o 为 123.36 Hz，
每组样本截取 0.8 s 数据进行分析。轴承全寿命周
期数据样本时域波形如图 5 所示。
图 4 轴承加速寿命试验台
Fig. 4 Experimental platform of bearing acceleration life
图 5 轴承全寿命周期数据样本时域波形
图 3 滚动轴承性能退化评估流程 Fig. 5 Time⁃domain waveform of bearing whole life period
Fig. 3 Assessment process of rolling bearing performance data samples
degradation
4. 2 滚动轴承性能退化评估
（3）为 了 实 现 GADF 图 像 纹 理 特 征 的 量 化 提
首先对轴承原始振动信号进行 RLMD，计算原始
取，将 GADF 图像转换为灰度图，并将灰度图的像
信号与每个分量信号之间的相关系数，并选择相关系
素值映射至区间［0， 255］上，然后使用灰度差分统
数大于 0.3 的分量信号进行重构，利用 GADF 变换将
计法提取灰度图的对比度、图像熵和平均值特征。 重构信号转化为 GADF 图像样本，然后将 GADF 图
（4）为了充分利用灰度图像纹理特征，对纹理特 像转化为灰度值在区间［0，255］上的灰度图，通过灰
征序列归一化处理，然后利用式（12）对纹理特征进 度差分统计法得到每组灰度图像样本的对比度、图像
行加权融合，获得轴承性能退化曲线。 熵和平均值的波动曲线，结果如图 6 所示。图 6（a）中
（5）为了实现轴承退化历程的准确追踪评估，结
合健康数据样本，利用切比雪夫不等式设置健康阈
值，并通过获得的轴承性能退化曲线实现对初始退
化时刻的及时判定。
4 试验验证
4. 1 XJTU‑SY 滚动轴承疲劳试验数据集
为 了 验 证 本 文 方 法 的 有 效 性 ，使 用 XJTU⁃SY
滚动轴承加速寿命试验数据进行验证 ［18］ 。试验平台
如图 4 所示，试验轴承型号为 LDK UER204，采样频
率为 25.6 kHz，采样间隔为 1 min，每组信号样本采
样时长为 1.28 s。本文选取第 3 类工况下 1 号轴承
外圈损伤数据集作为分析对象，该工况下电机转速
