基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承诊断方法研究

摘要：

提出一种新的轴承故障特征提取方法——层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy,HFE).层次模糊熵包括层次分析和模糊熵计算.与多尺度模糊熵相比,层次模糊熵既分析信号的低频分量又分析信号的高频分量,因而能提取更全面、准确的故障信息.改进支持向量机(Improved support vector machine based binary tree,ISVM-BT)相比其他多分类器具有识别率更高的优势,因此提出了一种基于层次模糊熵和改进支持向量机的轴承故障诊断方法.首先将HFE作为故障特征提取工具,然后将所得的特征向量输入到改进支持向量机进行模式识别.通过轴承故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取轴承故障特征,实现轴承不同故障类型和故障程度的准确识别.

关键词：故障诊断、层次模糊熵(HFE)、改进支持向量机(ISVM-BT)、滚动轴承

所属期刊栏目：29

分类号：TH165+.3

资助基金：国家自然科学基金资助项目10772061

在线出版日期：2016-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：184-192