An optimized feature fusion method for performance degradation assessment of rolling bearings

CHEN Dong; ZHANG Anshe; DU Chengjie

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An optimized feature fusion method for performance degradation assessment of rolling bearings

更新时间：2026-05-11

- An optimized feature fusion method for performance degradation assessment of rolling bearings
- Journal of Mechanical Transmission Pages: 1-8(2026)
- 作者机构：
  
  1.滨州市科技创新发展研究院，滨州 256600
  2.绍兴文理学院纺织科学与工程学院，绍兴 312000
  3.绍兴文理学院国家碳纤维工程技术研究中心浙江分中心，绍兴 312000
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TH212;TH213.3
- Received：11 October 2025，
  
  Revised：2026-01-05，
  
  Online First：11 May 2026，
- 稿件说明：
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陈栋，张安社，杜诚杰.一种优选特征融合的滚动轴承性能退化评估方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-8.

CHEN Dong，ZHANG Anshe，DU Chengjie.An optimized feature fusion method for performance degradation assessment of rolling bearings［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-8.
陈栋，张安社，杜诚杰.一种优选特征融合的滚动轴承性能退化评估方法［J］.机械传动，XXXX，XX（XX）：1-8. DOI：

CHEN Dong，ZHANG Anshe，DU Chengjie.An optimized feature fusion method for performance degradation assessment of rolling bearings［J］.Journal of Mechanical Transmission，XXXX，XX（XX）：1-8. DOI：

摘要

目的

针对滚动轴承等旋转机械零部件在性能退化评估（Performance Degradation Assessment

PDA）中存在退化关键信息难以全面捕获的问题，提出一种基于常春藤算法（Ivy Algorithm

IVY）的自适应优选特征融合方法，以构建能够更准确反映滚动轴承健康状态的健康指标（Health Indicator

HI）。

方法

首先，对滚动轴承全寿命周期振动信号进行多维特征提取，并从相关性、单调性、可预测性和鲁棒性4个维度对特征进行了定量分析；其次，采用熵权法对上述指标进行线性加权，构建综合评价指标，并选取得分较高的特征作为优选特征；最后，利用IVY算法对优选特征进行自适应融合，形成最终的HI。

结果

试验结果表明，所构建的HI能够精准捕获滚动轴承全寿命周期中的关键演化拐点；相较于单一特征，本文所提方法在相关性、可预测性和鲁棒性等方面表现更优，验证了该法在滚动轴承健康评估与预防性维护中的有效性和可靠性。

Abstract

Objective

To address the challenge of insufficiently capturing critical degradation information in the performance degradation assessment (PDA) of rotating machinery components such as rolling bearings

this study proposes an adaptive optimized feature fusion method based on the Ivy algorithm (IVY). The aim is to construct a health indicator (HI) that more accurately reflects the health status of rolling bearings.

Methods

Firstly

multidimensional features were extracted from vibration signals collected throughout the full lifecycle of rolling bearings

and the correlation

monotonicity

prognosability

and robustness were quantitatively analyzed. Secondly

the entropy weighting method was employed to linearly weight these indicators to construct a composite evaluation index

from which higher-scoring features were selected as the preferred set. Finally

the IVY algorithm was applied to adaptively fuse the selected features

yielding the ultimate HI.

Results

Test results demonstrate that the constructed HI can precisely capture the critical evolutionary turning points during the entire lifecycle of rolling bearings. Compared with single-feature-based indicators

the proposed HI exhibits superior performance in correlation

prognosability

and robustness

thereby verifying the effectiveness and reliability of the proposed method for health assessment and preventive maintenance of rolling bearings.

关键词

Keywords

references

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