基于MSE和PNN的机械装备滚动轴承故障判别

针对机械装备中滚动轴承易发生故障,振动信号具有非线性非稳定的特点,提出采用多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)对不同类型故障和不同故障程度的滚动轴承进行故障判别的方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行多尺度熵分析,提取故障特征,建立特征向量,然后,选择概率神经网络作为多故障分类器,对提取的故障特征进行分类,识别出滚动轴承故障,通过实验表明:该方法能够对滚动轴承各种故障情况进行有效的分析和判别。