改进的精细复合多尺度反向加权排列熵在齿轮箱故障诊断中的应用北大核心

针对多尺度加权排列熵(MWPE)的粗粒化处理易造成信息丢失,无法全面提取齿轮箱故障信息的缺陷,提出了基于改进的精细复合多尺度反向加权排列熵(IRCMRWPE)和支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法。引入精细复合多尺度反向加权排列熵,将其粗粒化处理中的平均值替换为最小值来表征数据段信息,以缓解传统粗粒化处理的不足并强化故障特征的质量;将IRCMRWPE作为表征齿轮箱故障状态的特征向量,使用SVM分类器对故障特征进行识别。基于齿轮箱实验数据对所提方法进行了评估,结果表明该方法可准确地识别齿轮箱的不同故障型,相比于基于MRWPE、MRPE和MWPE的方法,能够更有效的提取齿轮箱的故障特征,增强故障识别的可靠性。