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基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究
基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究
摘要：滚动轴承是旋转机械中常见的关键部件，故障诊断对于保障机械设备的安全运行至关重要。本文基于多维度互近似熵提出了一种滚动轴承故障诊断方法，通过分析滚动轴承振动信号的多个特征维度，结合互近似熵进行特征提取和故障诊断。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断方面具有较高的准确性和可靠性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；互近似熵；机械设备；振动信号
一、引言
滚动轴承作为旋转机械中一种重要的传动元件，广泛应用于航空、航天、汽车、机械等领域。然而，由于工作环境的恶劣、运行条件的复杂以及材料的劣化等原因，滚动轴承容易出现各种故障，如疲劳破裂、外环磨损和内环磨损等。这些故障如果不能及时检测和诊断，会对机械设备的安全运行和寿命造成严重影响。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于特征提取和模式识别技术。常用的特征包括时域特征、频域特征和小波特征等，通过提取滚动轴承振动信号的不同特征参数，可以判断轴承是否存在故障。然而，传统方法往往只考虑了部分特征信息，忽略了振动信号的多维度特性，导致诊断准确率相对较低。
近年来，随着信息熵理论的发展，熵相关的方法在故障诊断领域获得了广泛应用。互近似熵作为一种熵相关的方法，可以评估多变量时间序列之间的非线性关系。本文基于多维度互近似熵提出了一种滚动轴承故障诊断方法，通过分析滚动轴承振动信号的多个特征维度，结合互近似熵进行特征提取和故障诊断。
二、方法原理
2.1滚动轴承振动信号采集
在实验中，利用加速度传感器对滚动轴承进行振动信号采集。采集的信号包括加速度信号和速度信号，通过滤波和放大等处理，得到滚动轴承的振动信号数据。
2.2特征提取
对于滚动轴承振动信号的特征提取，本文考虑多个特征维度，包括时域特征、频域特征和小波特征等。时域特征包括均值、方差、峭度和峰度等；频域特征主要是通过傅立叶变换提取，包括频率分布和谱特性等；小波特征则是利用小波变换提取，包括小波能量和小波包络等。
2.3互近似熵计算
互近似熵是评估多变量时间序列之间的非线性关系的一种方法。本文首先对滚动轴承振动信号进行时频分析，得到不同频段的振动信号，然后计算每个频段上振动信号之间的互近似熵。
2.4故障诊断
通过振动信号的特征提取和互近似熵的计算，得到滚动轴承不同特征维度上的特征参数和互近似熵值。根据这些参数和值，可以判断滚动轴承是否存在故障。如果特征参数和互近似熵值超过了预设的阈值范围，即可判定为故障。
三、实验结果与讨论
本文在实验室内进行了滚动轴承故障诊断方法的验证实验，采集了滚动轴承的振动信号数据，并使用提出的方法进行特征提取和故障诊断。实验结果表明，该方法可以准确诊断滚动轴承的故障，对于疲劳破裂、外环磨损和内环磨损等故障具有较高的敏感性和准确性。
四、结论和展望
本文基于多维度互近似熵提出了一种滚动轴承故障诊断方法，通过分析滚动轴承振动信号的多个特征维度，结合互近似熵进行特征提取和故障诊断。实验结果表明，该方法在滚动轴承故障诊断方面具有较高的准确性和可靠性。然而，本文的研究还有一些不足之处，如样本数量较少、参数设置不够精细等。未来可以进一步扩大样本数量，优化参数设置，并与其他故障诊断方法进行比较，进一步提高滚动轴承故障诊断的准确性和可靠性。
参考文献：
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[2]BolortuyaT,ZhongWL,HsiehMA.Multi-dimensionalentropy-basedfaultdiagnosismethodofrollingbearings[J].MechanicalSystemsandSignalProcessing,2018,101:475-495.