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基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用
摘要：
随着工业生产的不断发展以及机械设备的广泛应用，滚动轴承作为重要的机械部件之一，在现代工业中扮演着重要的角色。而滚动轴承的故障对于机械设备的稳定运行和生产效率有着重要的影响。因此，基于MED的滚动轴承故障特征提取方法的研究和应用，具有重要的理论和实践意义。
本文通过文献调研，着重介绍MED（多尺度熵）在滚动轴承故障特征提取中的应用，分别从理论原理和实验研究两方面进行阐述。针对传统故障诊断方法存在的局限性，基于MED的特征提取方法能够快速准确地诊断滚动轴承的故障类型，提高机械设备的运行效率，有效降低生产成本。
本研究采用MATLAB软件进行数据处理和分析，选取传动系统中的滚动轴承进行实验验证。通过提取不同频率范围内的多尺度熵特征，并利用统计学方法进行特征选择和分类，最终实现对故障类型的准确识别。实验结果证明，基于MED的滚动轴承故障特征提取方法具有较高的诊断准确性和实用性，为滚动轴承故障预测与健康监测提供了新思路和方法。
关键词：MED，滚动轴承，故障诊断，特征提取
Abstract：
Withthecontinuousdevelopmentofindustrialproductionandthewidespreadapplicationofmechanicalequipment,rollingbearings,asoneoftheimportantmechanicalcomponents,playanimportantroleinmodernindustry.However,thefailureofrollingbearingshasanimportantimpactonthestableoperationofmechanicalequipmentandproductionefficiency.Therefore,theresearchandapplicationofthemethodoffaultfeatureextractionofrollingbearingsbasedonMEDhaveimportanttheoreticalandpracticalsignificance.
Inthispaper,throughliteratureresearch,wefocusontheapplicationofMED(multiscaleentropy)inrollingbearingfaultfeatureextraction,andexpoundthetheoreticalprinciplesandexperimentalresearchfrombothaspects.Basedonthelimitationsoftraditionalfaultdiagnosismethods,thefeatureextractionmethodbasedonMEDcanquicklyandaccuratelydiagnosethetypesofrollingbearingfaults,improvetheoperatingefficiencyofmechanicalequipmentandeffectivelyreduceproductioncosts.
Inthisstudy,MATLABsoftwarewasusedfordataprocessingandanalysis,androllingbearingsinthetransmissionsystemwereselectedforexperimentalverification.Byextractingmultiscaleentropyfeaturesindifferentfrequencyrangesandusingstatisticalmethodsforfeatureselectionandclassification,theaccurateidentificationoffaulttypesisachieved.TheexperimentalresultsprovethattherollingbearingfaultfeatureextractionmethodbasedonMEDhashighdiagnosticaccuracyandpracticality,providingnewideasandmethodsforrollingbearingfaultpredictionandhealthmonitoring.
Keywords:MED,RollingBearing,FaultDiagnosis,FeatureExtraction