本文關(guān)鍵詞：基于復(fù)合多尺度模糊熵的滾動(dòng)軸承故障診斷方法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為了精確地提取滾動(dòng)軸承振動(dòng)信號(hào)非線性故障特征,針對(duì)多尺度熵(Multi-Scale Entropy,MSE)中粗粒化方式的不足,提出一種新的衡量時(shí)間序列自相似性和復(fù)雜性的方法——復(fù)合多尺度模糊熵(Composite Multi-Scale Fuzzy Entropy,CMFE)。與MSE相比,CMFE綜合同一尺度下多個(gè)粗�；蛄械男畔�,隨著尺度因子的增加,熵值變化更加穩(wěn)定,一致性更好。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合Fisher得分特征選擇和支持向量機(jī)模式分類,提出了一種新的滾動(dòng)軸承智能故障診斷方法。將提出的方法應(yīng)用于滾動(dòng)軸承實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析,通過對(duì)比結(jié)果驗(yàn)證了所提出方法的有效性和優(yōu)越性。
【作者單位】： 安徽工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;湖南大學(xué)汽車車身先進(jìn)設(shè)計(jì)制造國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 多尺度熵 復(fù)合多尺度模糊熵 特征選擇 滾動(dòng)軸承 故障診斷
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目資助(51505002;51375013) 安徽省高校自然科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目資助(KJ2015A080)
【分類號(hào)】：TH133.33
【正文快照】： 當(dāng)機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障時(shí),振動(dòng)信號(hào)往往表現(xiàn)出非線性和非平穩(wěn)特征。因此,許多非線性動(dòng)力學(xué)的方法由于能夠有效地提取隱藏在振動(dòng)信號(hào)中其它線性方法無法提取的故障特征信息而在機(jī)械故障診斷中得到了廣泛的應(yīng)用[1]。如近似熵,樣本熵和多尺度熵等已被應(yīng)用于機(jī)械故障診斷領(lǐng)域。Yan等[

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9 程力e，

本文編號(hào)：448432