基于改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

作者:郑近德;代俊习;朱小龙;潘海洋;潘紫微 刊名:振动.测试与诊断 上传者:刘炜

【摘要】滚动轴承故障诊断的关键是敏感故障特征的提取。多尺度模糊熵(multi-scale fuzzy entropy,简称MFE)是一种衡量时间序列复杂性的有效分析方法,已经被用于滚动轴承振动信号故障特征提取。针对MFE算法中多尺度粗粒化过程存在的缺陷,笔者采用滑动均值的方式代替粗粒化过程,提出了改进的多尺度模糊熵算法,并通过仿真信号将其与MFE进行了对比分析。在此基础上,提出了一种基于改进多尺度模糊熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。最后,将所提故障诊断方法应用于的滚动轴承实验数据分析,并与基于MFE的故障诊断方法进行了对比,结果验证了所提方法的有效性和优越性。

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书 第 !" 卷第 # 期 $%&" 年 &% 月 振动!测试与诊断 '()*+,-(./01*,20(+ " 34,5)*464+27 80, 9 +(505 /(-:!";(:# <=2:$%&" !"# # &%:&>?#% $ @ :=+A0:055+:&%%?B>"%&:$%&":%#:%%" 基于改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法 ! 郑近德! " 代俊习! " 朱小龙! " 潘海洋! " 潘紫微 %安徽工业大学机械工程学院 " 马鞍山" $?!%!$ & 摘要 " 滚动轴承故障诊断的关键是敏感故障特征的提取'多尺度模糊熵% 6)-20 B 5=,-4.)CC D 4+2*( ED "简称 3FG &是 一种衡量时间序列复杂性的有效分析方法"已经被用于滚动轴承振动信号故障特征提取'针对 3FG 算法中多尺 度粗粒化过程存在的缺陷"笔者采用滑动均值的方式代替粗粒化过程"提出了改进的多尺度模糊熵算法"并通过仿 真信号将其与 3FG 进行了对比分析'在此基础上"提出了一种基于改进多尺度模糊熵与支持向量机的滚动轴承 故障诊断方法'最后"将所提故障诊断方法应用于的滚动轴承实验数据分析"并与基于 3FG 的故障诊断方法进行 了对比"结果验证了所提方法的有效性和优越性' 关键词 " 多尺度模糊熵(改进多尺度模糊熵(滚动轴承(故障诊断 中图分类号 " H;I&&:J ( HK&>#:! 引 " 言 由于制造误差和装配不当等原因"滚动轴承在 运转过程中必然会产生振动)&*'当轴承出现局部故 障时"振动信号随之会表现出非线性!非平稳特性' 直接从这些信号中提取故障特征将变得尤为困难' 随着非线性科学理论的发展"很多非线性理论和方 法"如小波分析!分形维数!近似熵等已被广泛应用 于故障诊断领域)$BJ*"并取得了不错的效果'如文献 ) > *将经验模态分解% 46 E 0+=,-6(L4L4=(6 E (50 B 20(+ "简称 G38 &分解的 M3F 分量与灰色关联模型 结合建立 M3F 的能量分布"从而实现故障类型的诊 断(文献) J *将分形维数与近似熵用于度量信号的复 杂性"结果表明近似熵具有一定抗噪和抗野点的能 力'针对近似熵存在自匹配的缺陷" N0=O6,+ 等)"* 提出了样本熵的概念"样本熵作为常用的一种特征 提取方法"具有抗噪能力强!所需时间序列短等优 点"但是该方法只能从单一尺度描述故障特征状态' P(52, 等)IB&%*在样本熵的基础上提出了多尺度熵 % 6)-20 B 5=,-44+2*( ED " 3QG &"用来衡量时间序列在 不同尺度上的复杂性'针对 3QG 中样本熵相似性 度量易发生突变"郑近德等)&&*结合模糊熵的概念" 提出了多尺度模糊熵% 6)-205=,-4.)CC D 4+2*( ED "简 称 3FG &"并将其应用于滚动轴承的故障诊断' 3FG 是一种有效的衡量时间序列的复杂性方 法"与单一尺度熵值相比"其既能在整体上反映动力 学特征"又能从细节上揭示其演化特性"包含了更多 的模式信息)&$*'然而"研究发现" 3FG 中的多尺度 粗粒化过程会导致熵值在较大尺度处的波动"产生 端点+飞翼,现象)&!*'为此"文中采用滑动均值求数 据点间均值的方式改进粗粒化过程'在此基础上" 提出了改进的多尺度模糊熵% 06 E *(R46)-20 B 5=,-4 .)CC D 4+2*( ED "简称 M3FG &'改进后的多尺度过程 综合考虑了相邻数据点的信息"不仅克服了时间数 列变短的缺陷"而且能够提取更多的故障

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