基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征，针对多尺度熵（Multi-Scale Entropy，MSE）中粗粒化方式的不足，提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法———复合多尺度模糊熵（Composite Multi-Scale Fuzzy Entropy，CMFE）。与 MSE 相比，CMFE 综合同一尺度下多个粗粒化序列的信息，随着尺度因子的增加，熵值变化更加稳定，一致性更好。在此基础上，结合 Fisher 得分特征选择和支持向量机模式分类，提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于滚动轴承实验数据分析，通过对比结果验证了所提出方法的有效性和优越性。

关键词：多尺度熵、复合多尺度模糊熵、特征选择、滚动轴承、故障诊断

所属期刊栏目：35

分类号：TN911.7;TH165.3

资助基金：国家自然科学基金项目资助51505002；51375013；安徽省高校自然科学研究重点项目资助KJ2015A080

在线出版日期：2016-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：116-123