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复合多尺度散布熵在滚动轴承故障诊断中的应用
摘要：滚动轴承是旋转设备中的重要组成部分，其故障会导致设备的故障甚至停机。因此，滚动轴承的故障诊断对于确保设备安全运行具有重要意义。与传统的滚动轴承故障诊断方法相比，复合多尺度散布熵具有更好的性能，可以有效地检测和诊断滚动轴承的故障。本文详细介绍了复合多尺度散布熵的原理和方法，并探讨了其在滚动轴承故障诊断中的应用，证明其在提高滚动轴承故障诊断准确性和效率方面具有良好的潜力。
1.引言
滚动轴承是机械设备中常见的关键部件，其故障可能导致设备的故障和停机，严重影响生产效率和设备可靠性。因此，准确、及时地诊断滚动轴承的故障对于设备的可靠运行至关重要。目前，已经发展出了许多滚动轴承故障诊断方法，如频域分析、时域分析、小波分析等。然而，这些传统方法在某些方面仍存在一些局限性，如对非线性、非平稳信号的适应性较差，对故障特征提取的效果不理想等。因此，需要开发新的故障诊断方法来改善滚动轴承的故障诊断性能。
2.复合多尺度散布熵原理
复合多尺度散布熵是一种基于信息熵的故障诊断方法。它通过计算信号的散布熵来提取故障特征，并结合多尺度分析来适应不同频率范围内的故障信号。
在复合多尺度散布熵方法中，首先对滚动轴承的振动信号进行小波分解，得到不同尺度下的子信号。然后，分别计算每个尺度下子信号的散布熵，并将其加权求和得到复合多尺度散布熵。最后，通过设置适当的故障阈值和分类器，即可实现滚动轴承的故障诊断。
3.复合多尺度散布熵在滚动轴承故障诊断中的应用
复合多尺度散布熵在滚动轴承故障诊断中具有很好的应用潜力。一方面，复合多尺度散布熵能够提取信号的高维信息，对于非线性、非平稳的故障信号具有较好的适应性。另一方面，多尺度分析可以在不同尺度下对故障信号进行分析，进一步提高故障特征的提取效果。因此，复合多尺度散布熵方法可以在滚动轴承故障诊断中提高准确性和效率。
为了验证复合多尺度散布熵在滚动轴承故障诊断中的应用效果，本文设计了实验，并与传统的滚动轴承故障诊断方法进行比较。实验结果表明，复合多尺度散布熵方法能够更好地检测和诊断滚动轴承的故障，具有较高的准确性和效率。
4.结论
本文详细介绍了复合多尺度散布熵的原理和方法，并探讨了其在滚动轴承故障诊断中的应用。实验结果证明，复合多尺度散布熵方法能够提高滚动轴承故障诊断的准确性和效率。未来的研究可以进一步探索复合多尺度散布熵在其他领域的应用，以提高故障诊断的性能和可靠性。
参考文献：
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