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基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法
摘要：滚动轴承是机械设备中一种常见的关键零部件，其故障会直接影响设备的性能和可靠性。因此，滚动轴承故障的诊断方法研究具有重要意义。本文提出一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用小波分解对轴承振动信号进行多尺度分析，然后针对不同尺度下的子信号计算散布熵，从而提取故障特征。接着，利用支持向量机进行分类和诊断。通过实验验证，本文方法能够有效地实现滚动轴承故障的快速诊断，具有较高的准确性和稳定性。
关键词：滚动轴承；故障诊断；多尺度分析；散布熵；支持向量机
1.引言
滚动轴承是一种常见的机械设备中的关键零部件，广泛应用于各个领域。然而，由于长期运行和工作条件的恶劣，滚动轴承容易出现故障，影响设备的性能和可靠性。因此，滚动轴承的故障诊断和预测对于设备的正常运行非常重要。
传统的滚动轴承故障诊断方法主要依赖于经验判断和专家知识。这种方法存在主观性强、效率低和可靠性差的问题。随着信号处理和机器学习技术的发展，基于振动信号的滚动轴承故障诊断方法逐渐得到广泛应用。多尺度分析是一种有效的信号处理技术，可以从不同时间尺度上分析信号的特征，有助于故障诊断的准确性和稳定性。
2.方法
本文提出的滚动轴承故障诊断方法主要包括两个步骤：多尺度分析和特征提取、支持向量机分类和诊断。
2.1多尺度分析和特征提取
首先，将采集到的轴承振动信号进行小波分解，得到不同尺度下的子信号。然后，针对每个尺度下的子信号，计算其散布熵。散布熵是一种衡量信号自身波动和不规则程度的特征，可用于表示故障振动信号的复杂度。由于不同尺度下的子信号具有不同的频率特征，因此计算散布熵可以提取出不同尺度下的故障特征。
2.2支持向量机分类和诊断
在特征提取完成后，将得到的散布熵特征输入支持向量机进行分类和诊断。支持向量机是一种基于统计学习理论的监督学习方法，广泛应用于模式识别和分类问题。通过训练样本和机器学习算法，支持向量机可以学习故障特征和正常特征之间的分界面，并将未知样本进行分类和诊断。
3.实验验证与结果分析
为了验证本文方法的有效性，我们使用实验数据进行了实验验证。实验采用了标准的滚动轴承测试台，采集了不同工况下的振动信号。经过数据预处理和特征提取，将得到的数据分为训练集和测试集。然后，利用训练集对支持向量机模型进行训练，最后使用测试集进行分类和诊断。
实验结果表明，本文方法在滚动轴承故障诊断方面取得了较好的效果。与传统的故障诊断方法相比，本文方法具有更高的准确性和稳定性。通过多尺度分析和散布熵特征提取，可以提取到不同尺度下的故障特征，有助于准确诊断轴承的故障类型和严重程度。支持向量机分类和诊断方法可以学习故障特征的分界面，并实现对未知样本的分类和诊断。
4.结论
本文提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。通过多尺度分析和散布熵特征提取，可以实现对滚动轴承故障特征的有效提取。支持向量机分类和诊断方法可以学习故障特征的分界面，并实现对未知样本的分类和诊断。实验结果表明，本文方法在滚动轴承故障诊断方面具有较高的准确性和稳定性，可以有效地实现滚动轴承故障的快速诊断。
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