电机轴承故障的多尺度排列熵特征提取与GK识别

为了有效提取电机轴承故障特征并准确识别出故障类型,提出了复合多尺度排列熵偏均值的特征参数提取和GK聚类的模式识别方法。在故障特征提取方面,使用自适应局部迭代滤波对振动信号进行分解,选择与原振动信号相关性较大的前3个分量,计算分量信号的复合多尺度排列熵偏均值作为特征参数,则每个振动信号得到了一个三维特征向量;在模式识别方面,使用GK算法对特征参数进行聚类。使用美国某大学的电机轴承数据进行效果验证,与基于EMD分解的特征参数比,ALIF分解所得特征的聚类效果更好,类与类之间区分明显,不存在交叉混叠现象,且样本围绕类心的分布更加紧凑。实验结果证明了故障特征提取方法和故障模式识别方法的有效性。