發(fā)布時(shí)間：2021-12-10 02:41

　　針對(duì)現(xiàn)有滾動(dòng)軸承故障識(shí)別精度低的問(wèn)題,存在冗雜信息較多和分解識(shí)別計(jì)算量大的問(wèn)題,將集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）與多尺度排列熵、鄰域粗糙集（neighborhood rough set,NRS）進(jìn)行結(jié)合提出一種針對(duì)軸承系統(tǒng)故障特征提取的方法。文章對(duì)傳統(tǒng)的鄰域粗糙集算法進(jìn)行改進(jìn),將故障信號(hào)進(jìn)行EEMD分解和多尺度排列熵計(jì)算后形成條件屬性,從而建立故障識(shí)別決策表,然后利用鄰域粗糙集對(duì)決策表進(jìn)行屬性約簡(jiǎn)消除冗余的屬性。最后將約簡(jiǎn)后的敏感特征子集輸入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行模式識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該文提出的方法對(duì)滾動(dòng)軸承故障特征提取以及對(duì)于故障的精確識(shí)別是十分有效的,能夠減小計(jì)算量同時(shí)精確實(shí)現(xiàn)故障診斷。 

【文章來(lái)源】：組合機(jī)床與自動(dòng)化加工技術(shù). 2020,(08)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

高斯白噪聲在不同延時(shí)時(shí)間的排列熵

本文采用的算法是在基于鄰域粗糙集的前向貪心算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),詳細(xì)步驟如下:與傳統(tǒng)的前項(xiàng)貪心算法相比,改進(jìn)算法注重點(diǎn)在于對(duì)重要度屬性的篩選進(jìn)行改良,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于計(jì)算量的減少,對(duì)于鄰域半徑的大小和實(shí)際應(yīng)更貼近,在對(duì)故障數(shù)據(jù)進(jìn)行約簡(jiǎn)的過(guò)程中更能準(zhǔn)確的體現(xiàn)數(shù)據(jù)的本質(zhì)。

在對(duì)滾動(dòng)軸承進(jìn)行故障診斷過(guò)程中獲取敏感特征集,對(duì)冗雜特征信息進(jìn)行挖掘、求精,是本文所關(guān)注的�；诖�,本文采用多尺度排列熵與鄰域粗糙集結(jié)合的方法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行處理,最后將特征引入概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障識(shí)別驗(yàn)證。故障特征提取流程如下:算法具體步驟如下:

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3531759