【摘 要】
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特征提取是机械故障诊断的关键,直接关系到故障诊断的准确性和早期预报的可靠性.多尺度熵方法作为一种新兴的非线性动力学方法,可从多个尺度上描述信号的复杂性,有利于挖掘信号深层次的内在动力学特征信息.针对机械设备振动信号的多尺度复杂性特点,将多尺度熵方法用于分析减速器轴承和齿轮不同工作状态下的振动信号的多尺度复杂性.结果表明,多尺度熵可以提取多个时空尺度上的样本熵特征,既可以从整体上度量信号的复杂性,又
【机 构】
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燕山大学 电气工程学院,秦皇岛 066004 杭州轴承试验研究中心,杭州 310022
【出 处】
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2014年全国设备监测诊断与维护学术会议、第十六届全国设备监测与诊断学术会议、第十四届全国设备故障诊断学术会议暨2014
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特征提取是机械故障诊断的关键,直接关系到故障诊断的准确性和早期预报的可靠性.多尺度熵方法作为一种新兴的非线性动力学方法,可从多个尺度上描述信号的复杂性,有利于挖掘信号深层次的内在动力学特征信息.针对机械设备振动信号的多尺度复杂性特点,将多尺度熵方法用于分析减速器轴承和齿轮不同工作状态下的振动信号的多尺度复杂性.结果表明,多尺度熵可以提取多个时空尺度上的样本熵特征,既可以从整体上度量信号的复杂性,又可以从不同尺度上挖掘深层次的细节特征,从定性和定量两个角度可以有效的识别不同故障类型的滚动轴承和齿轮.最后将其用分析工程实际故障振动信号进一步验证了该方法在表征信号复杂性方面的优势.
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