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基于DispEn与SVM的滚动轴承故障诊断
标题：基于DispEn与SVM的滚动轴承故障诊断
摘要：
滚动轴承作为重要的机械元件，在工业生产中扮演着至关重要的角色。然而，由于长时间的运行和不可避免的负载变化，轴承故障经常会发生，给生产和设备稳定性带来威胁。因此，轴承故障诊断的准确性和及时性对于提高设备运行效率和减少生产成本具有重要意义。本论文将介绍一种基于DispEn与SVM（支持向量机）的滚动轴承故障诊断方法，以提高故障诊断的准确性和可靠性。
一、引言
随着工业自动化程度的不断提高，轴承故障诊断技术在整个工业生产过程中扮演着重要的角色。准确和及时地检测和预测轴承故障可以避免生产线停机时间的延长、零部件的损坏以及设备的不可预测停机所造成的生产损失。因此，研究一种可靠的滚动轴承故障诊断方法具有非常重要的实际意义。
二、相关工作
传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于频域特征和时域特征，例如振动信号频谱分析、包络分析等。这些方法可以有效地识别出轴承的一些常见故障模式，如外圈故障、内圈故障和滚动体故障等。然而，由于机械系统复杂性和多样性的增加，这些方法在故障诊断中存在一定的局限性。
三、方法介绍
本论文提出了一种基于DispEn与SVM的滚动轴承故障诊断方法。首先，通过使用振动传感器采集轴承振动信号，将原始信号进行预处理，包括去除噪声和滤波处理。然后，将信号分为滚动体故障、外圈故障和正常状态三个类别。
接下来，采用DispEn方法对每个类别的信号进行特征提取。DispEn是一种衡量时间序列不规则度的指标，可以有效地反映振动信号的复杂性和非线性特征。通过计算每个类别的DispEn值，可以得到一个特征向量。
最后，采用支持向量机（SVM）作为分类器，将特征向量输入到SVM模型中进行训练和预测。SVM是一种基于统计学习理论的分类算法，具有较高的准确性和鲁棒性。通过训练模型，可以将新的振动信号输入到SVM模型中进行分类，从而实现滚动轴承故障的准确诊断。
四、实验结果与分析
为了验证所提出方法的有效性，我们采集了一组实际轴承振动信号，并使用DispEn与SVM方法进行故障诊断。实验结果表明，所提出的方法在不同故障模式下具有较高的诊断准确性和可靠性。与传统的频域特征和时域特征相比，DispEn与SVM方法能更好地捕捉到滚动轴承的非线性和时变特征。
五、结论与展望
本论文提出了一种基于DispEn与SVM的滚动轴承故障诊断方法，通过对振动信号进行特征提取和分类，实现了对滚动轴承故障的准确诊断。实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确性和可靠性，可用于实际工业生产中的轴承故障诊断。未来的研究可以进一步改进特征提取和分类算法，提高故障诊断的准确性和效率。
关键词：滚动轴承；故障诊断；DispEn；SVM；振动信号