基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断

多尺度熵是一种有效的衡量时间序列复杂性的方法。为了克服多尺度熵粗粒化过程遗漏特征信息的问题,提出了一种基于三次样条插值时间序列的插值多尺度熵算法。该方法首先通过三次样条插值时间序列代替原粗粒化过程,再计算各个尺度下的样本熵。通过分析仿真信号将提出的方法与原多尺度熵方法进行对比,结果表明了方法的有效性和优越性。在此基础上,提出一种基于插值多尺度熵与模糊C-均值的滚动轴承故障诊断方法。最后,将提出的故障诊断方法应用于滚动轴承的试验数据分析。结果表明,所提出的方法比基于MSE的故障诊断方法识别率更高。     

基于复合多尺度熵与拉普拉斯支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

针对早期滚动故障特征不明显和特征提取难等问题,将一种新的衡量时间序列复杂性的方法--复合多尺度熵（CMSE）应用于滚动轴承故障振动信号的特征提取。CMSE克服了多尺度熵中粗粒化方式的不足,得到的熵值一致性和稳定性好。同时,针对机械故障智能诊断中收集大量的样本比较容易而要对所有的样本进行类别标记却较为困难这一问题,将拉普拉斯支持向量机（LapSVM）应用于滚动轴承故障的智能诊断中。在此基础上,提出了一种基于CMSE,序列前向选择（SFS）特征选择和LapSVM的滚动轴承故障诊断方法。最后,将提出的方法应用于试验数据分析,结果表明：CMSE能够有效地提取滚动轴承的故障特征;当有标记样本的数量较少时,与仅使用有标记样本进行学习的支持向量机相比,结合SFS特征选择的LapSVM方法利用大量的无标记样本进行辅助学习,可以显著提高故障诊断的正确率。     

基于改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

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。