基于多尺度排列熵的滚动轴承故障特征提取

针对现有滚动轴承故障识别精度低的问题,存在冗杂信息较多和分解识别计算量大的问题,将集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)与多尺度排列熵、邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)进行结合提出一种针对轴承系统故障特征提取的方法。文章对传统的邻域粗糙集算法进行改进,将故障信号进行EEMD分解和多尺度排列熵计算后形成条件属性,从而建立故障识别决策表,然后利用邻域粗糙集对决策表进行属性约简消除冗余的属性。最后将约简后的敏感特征子集输入概率神经网络中进行模式识别。通过实验结果表明,该文提出的方法对滚动轴承故障特征提取以及对于故障的精确识别是十分有效的,能够减小计算量同时精确实现故障诊断。