基于多尺度符号动力学熵的滚动轴承故障类型特征提取方法

文档名：基于多尺度符号动力学熵的滚动轴承故障类型特征提取方法
针对滚动轴承不同故障的振动信号所呈现复杂度不同的特点,提出了一种新的特征提取方法一多尺度符号动力学熵(Multi-ScaleSymbolDynamicEntropy,MSDE).MSDE是一种新的熵值计算方法,通过将时间序列符号化,并构建状态模式矩阵和状态迁移矩阵来计算信号的复杂度,极大地保留了时间序列的状态信息.多尺度符号动力学熵结合多尺度分析和符号动力学熵的优势,能够有效辨别信号的动力学特性变化,并具有较高的计算效率.结合最大相关最小冗余进行特征优选策略和支持向量机进行模式识别,能够准确识别滚动轴承的不同故障类型.经实验数据与传统方法对比验证,所提出的特征提取方法具有较高的识别精度和计算效率.
作者：李永波 王先芝 司书宾
作者单位：西北工业大学航空学院,西安710129西北工业大学机电学院,西安710129
母体文献：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议论文集
会议名称：2018年全国设备监测诊断与维护学术会议暨第十六届全国设备故障诊断学术会议、第十八届全国设备监测与诊断学术会议、2018年全国设备诊断工程会议  
会议时间：2018年8月1日
会议地点：内蒙古包头
主办单位：中国机械工程学会,中国振动工程学会,中国设备管理协会
语种：chi
分类号：
关键词：滚动轴承  故障诊断  特征提取  多尺度符号动力学熵
在线出版日期：2021年12月15日
基金项目：
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