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基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法
基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法
摘要：滚动轴承在工业生产中扮演着非常重要的角色，其故障往往会导致设备停机和生产中断。因此，滚动轴承的故障诊断变得至关重要。本文提出了一种基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用复合多尺度排列熵对滚动轴承的振动信号进行特征提取，并采用FO-SVM进行故障分类。通过实验验证，本文的方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的性能和准确性。
引言：滚动轴承是工业生产中最常用的零部件之一，其在机械设备中起到了支撑和传递载荷的重要作用。然而，由于工作环境的恶劣和长时间的运行，滚动轴承很容易受到磨损、疲劳、裂纹等故障的影响。如果这些故障得不到及时的诊断和处理，将会导致设备的停机和生产的中断，给企业带来巨大损失。因此，滚动轴承故障诊断成为了一个关键的问题。
方法：本文提出了一种基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先，利用传感器采集滚动轴承的振动信号，并将其进行预处理，包括去噪和降采样。接着，将预处理后的振动信号分解为多个尺度的子信号，通过复合多尺度排列熵进行特征提取。复合多尺度排列熵是一种综合熵和排列熵的特征描述方法，能够提取信号的非线性和复杂性信息。然后，将提取的特征输入到FO-SVM进行故障分类。FO-SVM是一种基于形态学学习的支持向量机，能够有效处理样本不平衡和非线性问题。最后，根据分类结果判断滚动轴承是否存在故障。
实验与结果：本文在实际滚动轴承故障数据集上验证了所提出方法的有效性。整个数据集包括正常状态和不同故障状态的振动信号。通过与其他常用的故障诊断方法进行比较，本文的方法在故障诊断准确性和性能方面都具有优势。结果表明，复合多尺度排列熵能够有效地提取滚动轴承振动信号的特征，FO-SVM能够有效地分类滚动轴承的故障状态。
结论：本文提出了一种基于复合多尺度排列熵与FO-SVM的滚动轴承故障诊断方法。该方法能够有效地提取滚动轴承振动信号的特征，并对故障状态进行分类。通过对实际数据集的实验验证，本文的方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的性能和准确性。未来的工作可以进一步改进算法的效率和精度，并将其应用于更广泛的故障诊断领域。
参考文献：
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