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基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法
基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法
摘要：
近年来，滚动轴承作为旋转机械中重要的组成部分，其故障诊断一直备受关注。针对滚动轴承故障诊断的需求，本文提出了一种基于二维多尺度时频散布熵的方法。该方法通过分析时频域信号的能量分布和频域特征，结合散布熵的计算，能够有效识别滚动轴承的故障类型。实验结果表明，该方法对于滚动轴承故障的诊断具有较好的准确性和可靠性，可以为滚动轴承的健康管理提供有效的支持。
关键词：滚动轴承，故障诊断，二维多尺度，时频散布熵
引言：
滚动轴承作为旋转机械中重要的组成部分，其运行情况直接影响着整个机械设备的性能和可靠性。因此，滚动轴承的故障诊断一直备受关注。故障诊断旨在及早发现和识别故障，并采取相应的维修措施，以避免可能的机械损坏和停机事故。近年来，随着振动信号处理技术的不断发展，越来越多的方法被提出来用于滚动轴承的故障诊断。
然而，传统的振动信号处理方法往往只考虑了时域或频域特征，无法很好地捕捉到滚动轴承在不同时间和频率上的变化情况。针对这一问题，本文提出了一种基于二维多尺度时频散布熵的方法，通过同时分析时域和频域特征，能够更好地诊断滚动轴承的故障。
方法：
本文提出的方法首先通过加速度传感器采集滚动轴承的振动信号。然后，将采集的信号进行预处理，包括去除直流分量、滤波和重采样。接下来，将预处理后的信号分解成不同尺度的二维小波系数，得到二维小波图像。
然后，对于每个二维小波图像，计算其时频散布熵。时频散布熵是一种用于描述信号时频特性的统计度量，可以反映出信号在不同时刻和频率上的能量分布情况。计算时频散布熵的方法如下：
1.将二维小波图像分成多个子区域，每个子区域包含的小波系数数量相同。
2.对于每个子区域，计算其能量，并归一化。
3.计算每个子区域的散布熵，用于反映信号的不确定度。
4.对所有子区域的散布熵求平均值，得到时频散布熵。
最后，根据时频散布熵的值，可以对滚动轴承的故障类型进行诊断。具体诊断方法如下：
1.根据故障样本生成故障特征库，包括正常运行和不同故障类型的振动信号。
2.对待诊断信号进行时频散布熵计算，并与故障特征库中的散布熵进行匹配。
3.根据匹配结果，判断待诊断信号的故障类型。
实验结果：
为验证本文提出的方法的有效性，进行了一系列的实验。实验使用了不同的故障样本和正常样本，包括滚珠损伤、内圈故障和外圈故障等。实验结果表明，基于二维多尺度时频散布熵的方法对于滚动轴承故障的诊断具有较好的准确性和可靠性。与传统的方法相比，该方法能够更好地捕捉到滚动轴承故障时频特性的变化。
结论：
本文提出了一种基于二维多尺度时频散布熵的滚动轴承故障诊断方法。通过分析时频域信号的能量分布和频域特征，结合散布熵的计算，能够有效识别滚动轴承的故障类型。实验结果表明，该方法对于滚动轴承故障的诊断具有较好的准确性和可靠性，可以为滚动轴承的健康管理提供有效的支持。
参考文献：
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