基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取.docx

基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取
摘要
滚动轴承故障一直是制造业领域中十分重要的研究领域之一。为了提高滚动轴承故障的诊断准确性和预测能力，本文提出了一种基于能量熵的故障特征提取方法。该方法采用局部平均幅值差（LMD）对轴承振动信号进行分解，并提出了一种基于能量熵的轴承特征量化方法。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取滚动轴承故障特征，并具有很高的准确性和可靠性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；特征提取；局部平均幅值差；能量熵
Introduction
随着现代制造业的快速发展，滚动轴承作为力传递和运动控制的关键元件，在工业生产中扮演着不可或缺的角色。然而，由于长时间的运行和极端的工作条件，滚动轴承故障的发生和发展不可避免，从而影响到了机器的安全性和工作效率。因此，滚动轴承故障的检测和诊断一直是制造业领域中十分重要的研究领域之一。
在滚动轴承故障检测和诊断方面，特征提取是至关重要的一步。特征提取的目的是从轴承振动信号中提取有用的信息和特征，以评估轴承的健康状况。目前，常用的特征提取方法包括时域、频域和时频域三种方法。然而，这些方法往往需要大量的计算和复杂的信号处理，难以满足实际应用的需求。因此，研究一种高效、准确的滚动轴承故障特征提取方法具有重要的实际意义。
针对上述问题，本文提出了一种基于局部平均幅值差（LMD）和能量熵的故障特征提取方法。该方法通过LMD分解将轴承振动信号分解到多个频率区间中，然后利用能量熵对每个频率区间中的信号进行特征量化。最后，将量化后的特征作为输入，利用支持向量机（SVM）对滚动轴承进行故障检测和诊断。实验结果表明，提出的方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，并具有很高的准确性和可靠性。
方法
1.信号分解
轴承振动信号通常包含多个频率成分，因此需要对信号进行分解，以便更好地提取其特征。在本文中，采用局部平均幅值差（LMD）对信号进行分解。LMD方法将信号分解为一组本征模态函数（EMD），并计算其局部平均幅值差。由于LMD方法克服了经典EMD方法的许多限制，因此该方法已被广泛应用于信号处理和故障诊断领域。
2.能量熵
能量熵是一种利用时间序列数据中的能量和概率分布计算熵的方法。在本文中，采用能量熵对每个频率区间中的信号进行特征提取。具体来说，每个频率区间中的信号经过LMD分解后，可以得到一组本征模态函数，代表了该频率区间中的振动特征。然后，利用能量熵对每个本征模态函数进行特征量化，以便更好地评估该本征模态函数的振动特征。
3.故障检测和诊断
提取完滚动轴承振动信号的特征后，采用支持向量机（SVM）对滚动轴承进行故障检测和诊断。SVM是一种经典的监督学习方法，其具有高精度、良好的泛化性能和较强的抗噪性能。
实验
为了验证所提出的方法的有效性，本文利用实验数据对其进行了验证。在实验中，采用了基于轴承实验台的滚动轴承振动信号，其中包含了正常轴承和不同程度故障轴承的信号。对于每个信号，采用LMD方法将其分解到20个频率区间中，并对每个频率区间中的信号进行了能量熵特征提取。然后，将提取的特征作为输入，采用SVM对滚动轴承进行故障检测和诊断。
结果
实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征，并具有很高的准确性和可靠性。采用滑动窗口方法对20个频率区间的特征进行了平均，得到了轴承故障的整体特征量，然后进行了故障分类。在正常轴承和不同程度故障轴承的分类中，所提出的方法在准确性和召回率方面表现均优于传统的特征提取方法。结果表明，基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取方法对于滚动轴承的故障检测和诊断具有很高的准确性和可靠性，可望在滚动轴承故障诊断领域得到广泛应用。
结论
本文提出了一种基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取方法。该方法采用LMD方法对轴承振动信号进行分解，并利用能量熵对每个频率区间中的信号进行特征提取。实验结果表明，本文所提出的方法能够有效地提取滚动轴承故障特征，并具有很高的准确性和可靠性。在今后的研究中，可以进一步优化该方法，提高其实用性和可靠性。