基于改进小波包系数熵的保持架损伤程度识别

摘要：

针对损伤保持架振动信号的无冲击特性、非平稳性和故障特征难以提取的问题,提出了基于改进小波包系数熵的损伤程度识别方法.用小波包分解保持架损伤信号获得小波包系数并求小波包系数熵,将小波包系数熵作为特征向量输入支持向量机(SVM)的来识别保持架损伤程度.为提高小波包系数熵的特征敏感性,对小波包系数矩阵元素值和小波包系数概率分布的区间进行修改.最后对正常轴承、保持架点蚀、保持架裂纹和保持架断裂的振动信号进行实验分析,实验结果表明:修改后的小波包系数和区间能有效避免小波包系数概率分布集中;当等分区间数相同且小于170时,与小波包系数熵与SVM结合的方法相比,该方法对保持架损伤程度的识别率更高.

关键词：小波包系数熵、保持架故障诊断、故障损伤程度、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TH133.3;TP206.3

资助基金：国家自然科学基金项目51375500,61402167;湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室开放基金资助201605

在线出版日期：2018-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：360-365