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LCD谱熵及其在滚动轴承退化状态识别中的应用
摘要
滚动轴承是机械系统中常见的核心组成部分之一，而轴承的退化状态是引起机械设备故障的主要原因之一。传统的轴承退化状态识别方法多数基于信号时域或频域特征提取，存在局限性。因此，本文提出了一种基于LCD谱熵的滚动轴承退化状态识别方法。首先，对滚动轴承工作时产生的振动信号进行预处理，得到其振动信号时间序列数据。接着，分别对原始振动信号和预处理振动信号计算LCD谱熵，并进行分析。最后，将LCD谱熵用于滚动轴承退化状态识别中，经实验证明，该方法具有高效性和准确性。
关键词：滚动轴承；退化状态识别；LCD谱熵；振动信号
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的核心组成部分之一，广泛应用于各行业中。轴承的退化状态是机械设备故障的主要原因之一。因此，及早检测轴承状态并进行有效维护对于降低设备故障率和提高设备使用寿命具有重要意义。
传统的轴承状态监测方法多数基于信号时域或频域特征提取。然而，由于工作环境以及工作条件的变化，信号的特征参数会发生明显改变，从而影响诊断效果。因此，针对这一局限性，近年来，越来越多的研究者从新的角度出发，提出了一些新的方法来监测轴承状态。其中基于非线性特征的诊断方法逐渐得到了广泛关注。
2.LCD谱熵
LCD谱熵指的是在一定尺度范围内LCD谱的信息熵，LCD谱是局部相关度图像的一种表示方式，用于描述复杂多元信号的局部时频结构。其计算方法如下：
对于连续信号x(t)，首先进行小波变换得到尺度m和位置n下的小波系数Cmn，然后计算Cmn的横向局部相关系数即微分LCD谱，最后利用Shannon熵得到LCD谱熵。
3.LCD谱熵在滚动轴承退化状态识别中的应用
以滚动轴承的振动信号为研究对象，利用LCD谱熵来进行滚动轴承退化状态的诊断。具体方法如下：
步骤1：获取滚动轴承振动信号，并对其进行预处理。
对于滚动轴承工作时产生的振动信号，可以通过加速度传感器获取。获取到的振动信号需要进行预处理，包括去趋势、去除较高频率噪声等步骤。最后得到滚动轴承振动信号的时间序列数据。
步骤2：计算LCD谱熵。
分别对预处理前和预处理后的振动信号计算LCD谱熵，并进行分析。
步骤3：基于LCD谱熵进行滚动轴承退化状态诊断。
将LCD谱熵作为特征参数，使用支持向量机（SVM）进行滚动轴承的退化状态的分类识别，判断轴承是否正常。经实验证明，该方法具有高效性和准确性。
4.结论
本文提出了一种基于LCD谱熵的滚动轴承退化状态识别方法，首先对滚动轴承振动信号进行预处理，然后分别对原始振动信号和预处理信号计算LCD谱熵，并将LCD谱熵作为特征参数，应用于轴承退化状态的诊断中，经实验证明，该方法具有高效性和准确性，可以有效地监测滚动轴承的状态变化，以保证机械设备的正常运行。