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基于改进多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为了有效地从非线性、非平稳性的滚动轴承振动信号中提取有用的信息成分,提出了一种优化的形态滤波算法-Elman神经网络相结合的方法。首先,采用局域均值分解(LMD)将轴承振动信号分解成若干PF(product runction,简称PF)分量之和;然后,利用峭度最大准则选取PF分量,再用自适应多尺寸多结构元素形态滤波器对其进行滤波解调,进而提取出能量特征向量,作为Elman神经网络的输入参数;最后,区分滚动轴承故障状态和故障类型。仿真分析和试验研究表明,该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征,与传统的高频共振解调方法相比效果更加明显,与小波包分析-BP神经网络故障诊断方法对比,显示出其具有更高的识别率,更加表明其可行性和有效性。 相似文献
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滚动轴承是机械设备中最常用的零部件之一,其运行状态直接影响整机性能。文章针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entropy,简称MSE)和BP神经网络的滚动轴承故障智能诊断模型。该模型首先利用MSE方法对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行特征提取,再将其作为BP神经网络的输入,实现网络训练,最后利用神经网络自动识别故障类型及故障程度。实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型及程度的智能诊断,并具有对网络初始值不敏感及较低的误报率和漏报率等优点。 相似文献
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《机械科学与技术》2014,(12):1854-1858
针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy,MSE)和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行故障特征提取,并将其作为Elman神经网络的输入,利用Elman神经网络自动识别轴承所属的故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及程度的智能诊断,效果优于前馈式概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN),并具有较低的虚警率和漏警率。 相似文献
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针对滚动轴承内外圈的早期故障,提出了一种新的诊断方法,该方法融合了数学形态学对非线性信号的滤波和信息熵理论在信号表征方面的优越性。首先,利用数学形态差值滤波器对实测的轴承内外圈轻重损伤的故障信号进行消噪处理,充分突出了有用的故障特征信息;然后,利用差分熵提取该信号中的突变特征信息,对其进行不确定性和复杂性度量;最后,根据突变点的冲击时间间隔和内外圈故障周期性冲击的时间间隔一致的思想来完成对滚动轴承的故障诊断。通过对仿真信号和滚动轴承实测内外圈两种故障程度的振动信号的诊断分析,证明该方法能够很好地识别轴承内外圈早期故障的类型,且具有很高的准确率。 相似文献
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滚动轴承故障程度诊断的HMM方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高滚动轴承故障诊断率,提出基于时频域指标的HMM轴承故障程度诊断方法。利用轴承故障模拟试验台,采集不同剥落程度滚动体的振动信号,分别提取均方值、有效值、方差、修正样本方差、标准差、频域中心及带宽共7个时域和频域指标作为特征向量训练HMM,得到基于HMM的诊断分类器。利用该分类器对330组待检滚动轴承振动信号进行分析,诊断正确率达90%以上,说明该方法能有效提取故障特征。 相似文献
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为克服多尺度样本熵的不足,更精确地提取滚动轴承非线性故障特征,将一种新的非线性动力学分析方法--精细复合多尺度散布熵引入到滚动轴承的故障特征提取。在此基础上,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法。通过滚动轴承实验数据分析,将所提方法与基于多尺度样本熵和多尺度散布熵的故障诊断方法进行了对比,结果表明:所提方法不仅能精确地识别滚动轴承故障类型和故障程度,而且故障识别率高于另两种方法。 相似文献