【摘 要】
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针对滚动轴承故障振动时间序列非线性与非平稳性特征,提出一种基于多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。首先通过集合经验模态分解对故障振动信号进行自适应分解;根据得到固有模态函数分量(IMF)求取相应的多尺度模糊熵;在此基础上以EEMD多尺度模糊熵作为故障特征输入到BP神经网络中进行学习和分类。实验结果表明该方法能够实现对轴承的内圈、外圈及滚动体三种故障类型的诊断,准确率达到了99.5%。
【基金项目】
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2019年度黑龙江省属本科高校基本科研业务费科研创新平台资助项目(135409425)。
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针对滚动轴承故障振动时间序列非线性与非平稳性特征,提出一种基于多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。首先通过集合经验模态分解对故障振动信号进行自适应分解;根据得到固有模态函数分量(IMF)求取相应的多尺度模糊熵;在此基础上以EEMD多尺度模糊熵作为故障特征输入到BP神经网络中进行学习和分类。实验结果表明该方法能够实现对轴承的内圈、外圈及滚动体三种故障类型的诊断,准确率达到了99.5%。
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