基于多尺度基本熵的CFS聚类滚动轴承故障诊断

提出了一种基于多尺度基本熵的CFS聚类滚动轴承故障诊断方法,首先使用多尺度基本熵对滚动轴承振动信号进行多尺度分解,然后使用PCA模型对得到的多尺度熵值特征向量进行降维操作,最后选择第1~2主成分作为CFS聚类算法的输入进行滚动轴承的故障诊断。试验结果表明:在聚类效果相同的情况下,多尺度基本熵的计算效率高于多尺度排列熵模型,并且CFS聚类算法的故障识别效果较好。