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基于摩擦信号与磨损表面相关性的摩擦学系统在线辨识方法研究

磨损表面，摩擦信号，非线性动力学，特征选择，状态辨识

建立摩擦信号与磨损表面之间的相互关系，可以有助于在机器不停机、不拆卸的连续运转状态下，充分应用实时采集与测量的摩擦信号时间序列特征参数建立磨损表面的评估模型，实现摩擦学系统的在线状态辨识。本文采用分阶段换样摩擦磨损试验，采集不同阶段磨损表面形貌及磨损过程中的摩擦振动信号时序，分别采用多重分形及递归分析理论对表面形貌及信号时序进行特征提取，揭示摩擦学系统状态信息相关性的同时，结合特征选择算法实现对摩擦信号递归分析结果多变量的数据融合。研究结果表明：磨损表面形貌多重分形特征与摩擦信号递归特性具有相同的演化规律，以表面分形参数为目标特征的特征选择算法可实现对信号时序递归参数的降维约简。此方法不仅可以有效提取摩擦磨损过程中摩擦学行为的动力特性，还可以有效地监测与辨识滑动摩擦副的摩擦学状态，为后续摩擦磨损过程的设计及主动控制提供理论依据及数学基础。