本文關鍵詞：基于層次模糊熵和改進支持向量機的軸承診斷方法研究

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【摘要】：提出一種新的軸承故障特征提取方法——層次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE)。層次模糊熵包括層次分析和模糊熵計算。與多尺度模糊熵相比,層次模糊熵既分析信號的低頻分量又分析信號的高頻分量,因而能提取更全面、準確的故障信息。改進支持向量機(Improved support vector machine based binary tree,ISVMBT)相比其他多分類器具有識別率更高的優(yōu)勢,因此提出了一種基于層次模糊熵和改進支持向量機的軸承故障診斷方法。首先將HFE作為故障特征提取工具,然后將所得的特征向量輸入到改進支持向量機進行模式識別。通過軸承故障診斷的工程應用,表明該方法可以有效提取軸承故障特征,實現(xiàn)軸承不同故障類型和故障程度的準確識別。
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學深空探測基礎研究中心;
【關鍵詞】： 故障診斷 層次模糊熵(HFE) 改進支持向量機(ISVM-BT) 滾動軸承
【基金】：國家自然科學基金資助項目(10772061)
【分類號】：TH133.3
【正文快照】： 引言滾動軸承作為一種基礎的機械構件,在工業(yè)領域中發(fā)揮著極其重要的作用。人們對滾動軸承的故障診斷進行了大量的研究[1-3]。對于軸承的故障診斷通常采用振動分析方法,通過振動信號采集、故障特征提取和模式識別進行軸承故障診斷。針對滾動軸承故障信號的非平穩(wěn)、非線性特征,

【共引文獻】

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 朱可恒;滾動軸承振動信號特征提取及診斷方法研究[D];大連理工大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 黃海賓;基于層次非線性分析的滾動軸承故障診斷[D];大連理工大學;2014年

2 侯延棟;棒束通道內(nèi)兩相沸騰換熱特性及壓差波動特性的研究[D];東北電力大學;2015年

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 劉璨,姚錫凡;特征分區(qū)的不確定性及模糊熵評判研究[J];機械與電子;2005年07期

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中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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4 吳川;朱明;楊冬;;基于最大模糊熵原則的低對比度圖像閾值選取法[A];第十一屆全國信號處理學術年會（CCSP-2003）論文集[C];2003年

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6 何春;陸俊;;基于模糊熵方向特征的圖像邊緣檢測方法[A];圖像圖形技術研究與應用(2010)[C];2010年

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本文編號：966494