本文關(guān)鍵詞：基于多尺度基本熵的CFS聚類滾動軸承故障診斷

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【摘要】：提出了一種基于多尺度基本熵的CFS聚類滾動軸承故障診斷方法,首先使用多尺度基本熵對滾動軸承振動信號進行多尺度分解,然后使用PCA模型對得到的多尺度熵值特征向量進行降維操作,最后選擇第1~2主成分作為CFS聚類算法的輸入進行滾動軸承的故障診斷。試驗結(jié)果表明:在聚類效果相同的情況下,多尺度基本熵的計算效率高于多尺度排列熵模型,并且CFS聚類算法的故障識別效果較好。
【作者單位】： 蘭州城市學(xué)院電子與信息工程學(xué)院;
【分類號】：TH133.33
【正文快照】： 使用軸承振動信號進行故障診斷是常用的故障診斷方式,振動信號的特征提取和故障識別則是滾動軸承故障診斷的重要步驟[1-3]。在特征提取方面,近似熵(Approximate Entro-py,AE)與樣本熵(Sample Entropy,SE)對信號數(shù)據(jù)的長度較為敏感,且在熵值的計算過程中需對信號進行2次重構(gòu),算

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本文編號：1297387