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基于多尺度排列熵的自调心双列滚动轴承故障诊断
基于多尺度排列熵的自调心双列滚动轴承故障诊断
摘要：
自调心双列滚动轴承是旋转机械系统中使用广泛的关键部件，其工作状态的稳定性直接影响机械设备的性能和寿命。为了提早发现并准确诊断滚动轴承的故障，在本文中，我们提出了一种基于多尺度排列熵的自调心双列滚动轴承故障诊断方法。本方法通过对振动信号的多尺度小波分解，提取不同尺度下的特征信号，然后利用排列熵对特征信号进行分析和处理，最后采用支持向量机（SVM）算法进行故障诊断。实验结果表明，该方法能够有效地识别不同类型的自调心双列滚动轴承故障，并具有较高的准确性和稳定性。
关键词：自调心双列滚动轴承；故障诊断；多尺度排列熵；支持向量机
1.引言
自调心双列滚动轴承在工业生产中扮演着重要的角色，它们广泛应用于风力发电、航空航天、汽车、重型机械等领域。因此，对滚动轴承的故障诊断变得尤为重要，以保证设备的安全和可靠运行。
2.目前的研究现状
目前，常用的滚动轴承故障诊断方法包括时域分析、频域分析、小波分析等。然而，这些方法在处理滚动轴承故障时存在一定的局限性，例如无法准确识别不同类型的故障、容易受到噪声干扰等。因此，需要采用新的方法来改进和完善滚动轴承故障诊断技术。
3.提出的方法
本文提出了一种基于多尺度排列熵的自调心双列滚动轴承故障诊断方法。具体步骤如下：
步骤1：采集自调心双列滚动轴承的振动信号；
步骤2：利用小波分解将振动信号分解为多个尺度的小波系数；
步骤3：对每个尺度的小波系数计算排列熵，得到多尺度排列熵序列；
步骤4：将多尺度排列熵序列作为特征向量，利用支持向量机（SVM）算法进行故障诊断。
4.实验设计与结果分析
为了验证方法的有效性，我们进行了一系列的实验。实验使用了一个自调心双列滚动轴承试验台，在旋转过程中模拟不同类型的故障，如内圈故障、外圈故障和滚珠故障。实验结果表明，基于多尺度排列熵的方法能够有效地识别出不同类型的故障。与传统的故障诊断方法相比，该方法具有较高的准确性和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于多尺度排列熵的自调心双列滚动轴承故障诊断方法，并通过实验验证了其有效性。该方法可以提取滚动轴承振动信号中的特征信息，并利用排列熵进行故障诊断。未来，我们将进一步完善该方法，提高其在实际工程中的应用性能。
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