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基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法
基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法
摘要：滚动轴承在工业生产中起着重要的作用，因此对于滚动轴承的故障诊断具有重要意义。传统的滚动轴承故障诊断方法存在一些缺陷，例如对于不同故障类型的诊断性能不一致，对于高噪声环境下故障信号的诊断效果较差等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法。
关键词：滚动轴承；故障诊断；自适应多尺度；散布熵
1.引言
滚动轴承是一种广泛应用于工业生产中的重要零部件，其主要功能是在机械设备转动过程中支撑和传递轴向载荷。然而，由于长期使用或其他原因，滚动轴承可能会出现一些故障，例如疲劳裂纹、外圈损伤等。这些故障如果不及时发现和修复，将会导致更严重的后果，如机械设备停机和生产线中断等。因此，滚动轴承故障诊断具有重要意义。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要基于频域分析和时域分析。但是，这些方法存在一些缺陷。首先，这些方法对于不同故障类型的诊断性能不一致，有些方法适用于某一种故障类型，而对于其他故障类型的诊断效果较差。其次，这些方法在高噪声环境下的故障信号诊断效果较差。因此，需要研究一种新的滚动轴承故障诊断方法，以提高诊断性能和抗噪声干扰能力。
2.方法
本文提出的滚动轴承故障诊断方法基于自适应多尺度散布熵。首先，利用传感器采集滚动轴承的振动信号，并通过预处理将信号转化为数字信号。然后，根据滚动轴承的工作状态，选择合适的滚动轴承故障特征提取方法，例如时频分析、小波分析等。接下来，将提取的特征信号分解为多个尺度，然后计算每个尺度上的散布熵。散布熵是一种度量信号复杂度和随机性的指标，用于评估故障状态。
在计算散布熵时，本文引入了自适应多尺度策略。不同尺度上的散布熵对于不同故障类型具有不同的敏感性，因此需要根据实际情况选择合适的尺度。具体实施方法是，先计算每个尺度上的散布熵，然后根据散布熵的变化趋势确定合适的尺度。
最后，利用已知的滚动轴承故障数据建立故障诊断模型，并根据该模型对新的滚动轴承信号进行故障诊断。
3.结果与讨论
为了验证本文提出的滚动轴承故障诊断方法的性能，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法能够有效地识别滚动轴承的故障状态。与传统的滚动轴承故障诊断方法相比，本文方法具有以下优点：
1)自适应多尺度散布熵能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性；
2)该方法对于不同故障类型的诊断性能均优秀；
3)在高噪声环境下，该方法仍能保持较好的故障诊断效果。
4.结论
本文提出了一种基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法。该方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和鲁棒性，具有较好的综合性能。未来的研究可以进一步优化该方法的参数选择和实施步骤，以提高诊断性能。
参考文献：
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