基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD |
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引用本文: | 郑近德,李嘉绮,潘海洋,童靳于,刘庆运.基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD[J].振动与冲击,2023(8):215-225. |
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作者姓名: | 郑近德 李嘉绮 潘海洋 童靳于 刘庆运 |
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作者单位: | 安徽工业大学机械工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(51975004);;安徽省自然科学基金项目(2008085QE215); |
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摘 要: | 多尺度散布熵(multi-scale dispersion entropy,MDE 1D)是一种有效衡量一维振动信号复杂性特征的非线性动力学分析法,但其仅能反映振动信号时域中的复杂性特征,无法完整反映振动信号频域的非线性动力学信息。为此,在二维散布熵(two-dimensional dispersion entropy,DE_(2D))的基础上,提出二维时频散布熵(two-dimensional time-frequency dispersion entropy,TFDE_(2D))用于衡量时间序列的时频复杂性特征。同时,为更完整地反映时频分布在不同尺度下的复杂信息,受多尺度粗粒化启发,将传统粗粒化方法拓展到二维多尺度粗粒化,提出了二维多尺度时频散布熵(two-dimensional multi-scale time-frequency dispersion entropy,MTFDE_(2D)),用来量度振动信号时频分布的多尺度复杂性特征。在此基础上,将其应用于滚动轴承故障诊断中的非线性特征提取,提出一种基于MTFDE_(2D)和萤火虫优化支持向量机的滚动轴承智能诊断方法。最后,将所提方法应用于滚动轴承试验数据分析,并与现有方法进行对比。结果表明,所提方法不仅能有效地提取故障特征,实现不同轴承故障类型和故障程度的有效诊断,且诊断效果优于对比法。
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关 键 词: | 时频散布熵 多尺度时频散布熵 滚动轴承 萤火虫优化支持向量机 故障诊断 |
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