本文關(guān)鍵詞：復(fù)合層次模糊熵及其在滾動(dòng)軸承故障診斷中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對(duì)樣本熵和多尺度熵中相似性度量函數(shù)的突變問題,及它們?cè)诜治鰰r(shí)間序列復(fù)雜性時(shí)捕捉不到高頻組分信息的局限,提出了一種新的時(shí)間序列的復(fù)雜性度量方法——復(fù)合層次模糊熵(CHFE)。為了有效地提取滾動(dòng)軸承早期故障特征,提出了一種基于CHFE、拉普拉斯分值和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障診斷方法。首先,提取振動(dòng)信號(hào)的CHFE值;其次,采用拉普拉斯分值對(duì)特征向量進(jìn)行降維優(yōu)化;再次,建立基于支持向量機(jī)的多故障分類器,實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)軸承的故障診斷;最后,將該方法應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,結(jié)果驗(yàn)證了方法的有效性。
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué);
【關(guān)鍵詞】： 多尺度熵 層次熵 復(fù)合層次模糊熵 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51505002) 安徽省高校自然科學(xué)研究資助重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2015A080)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 0引言滾動(dòng)軸承是旋轉(zhuǎn)機(jī)械的重要構(gòu)件,也是最容易出現(xiàn)故障的元件,因此,對(duì)其監(jiān)測(cè)技術(shù)和故障診斷方法的研究具有重要的理論和實(shí)際意義。由于滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)一般是非平穩(wěn)、非線性信號(hào),因此,如何從非平穩(wěn)、非線性信號(hào)中提取故障特征信息是滾動(dòng)軸承故障診斷的關(guān)鍵[1]。近年來,隨著

【相似文獻(xiàn)】

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