基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法

摘要：

多尺度散布熵(multi-scale dispersion entropy,MDE1D)是一种有效衡量一维振动信号复杂性特征的非线性动力学分析法,但其仅能反映振动信号时域中的复杂性特征,无法完整反映振动信号频域的非线性动力学信息.为此,在二维散布熵(two-dimensional dispersion entropy,DE2D)的基础上,提出二维时频散布熵(two-dimensional time-frequency dispersion entropy,TFDE2D)用于衡量时间序列的时频复杂性特征.同时,为更完整地反映时频分布在不同尺度下的复杂信息,受多尺度粗粒化启发,将传统粗粒化方法拓展到二维多尺度粗粒化,提出了二维多尺度时频散布熵(two-dimensional multi-scale time-frequency dispersion entropy,MTFDE2D),用来量度振动信号时频分布的多尺度复杂性特征.在此基础上,将其应用于滚动轴承故障诊断中的非线性特征提取,提出一种基于MTFDE2D和萤火虫优化支持向量机的滚动轴承智能诊断方法.最后,将所提方法应用于滚动轴承试验数据分析,并与现有方法进行对比.结果表明,所提方法不仅能有效地提取故障特征,实现不同轴承故障类型和故障程度的有效诊断,且诊断效果优于对比法.

关键词：时频散布熵、多尺度时频散布熵、滚动轴承、萤火虫优化支持向量机、故障诊断

所属期刊栏目：42

分类号：TH165.3

资助基金：国家自然科学基金;安徽省自然科学基金

在线出版日期：2023-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：215-225