一种变工况下滚动直线导轨副性能退化状态识别方法

本发明公开了一种变工况下滚动直线导轨副性能退化状态识别方法，涉及滚动直线导轨副性能状态监测技术领域。采集滚动直线导轨副全寿命周期性能退化过程中不同运行速度与不同位置处的振动信号；使用基于CEEMDAN与小波自适应阈值联合去噪方法对振动信号进行预处理；对去噪后振动信号提取时域、频域和多尺度模糊熵特征构建特征集；构建基于一维卷积神经网络的领域自适应退化状态识别模型；开展多组变工况的退化状态识别试验，任意选取至少两组工况的数据作为有标签的源域训练数据，其余工况的数据作为无标签的目标域测试数据，利用训练完成的模型对滚动直线导轨副的性能退化状态进行识别。本发明适用于多种工况的直线导轨副性能退化状态识别。