基于时频的频带熵方法在滚动轴承故障识别中的应用

摘要：

在信号处理中,现有的常规指标如峭度、峰值、裕度以及谱峭度等对信号因偶然因素引起的数据奇异通常十分敏感,在轴承的状态监测中容易引起误判断.针对这一问题,提出了基于时频的频带熵方法.对信号进行时频变换,再沿时间轴计算各个频率上的幅值谱熵,得到信号的频带熵,以此为特征进行轴承故障的识别.频带熵表征频率成分随时间变化的的复杂性.正常与故障状态的轴承信号频率成分变化的复杂性不同,其频带熵也就不同,因此可将频带熵用于轴承故障的识别.同时偶然因素引起的数据奇异对频率成分变化的复杂性影响很小,频带熵可自动消解这些因素的影响,从而减少对轴承状态的误判断.将频带熵方法用于实际滚动轴承故障的识别,并与峭度、峰值、谱峭度指标对比,证明频带熵能够有效排除数据奇异的干扰,准确判别轴承状态,具有实用性.

关键词：时频分析、频带熵、滚动轴承、故障诊断

分类号：TP206+.3(自动化技术及设备)

在线出版日期：2012-10-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：29-33