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多尺度排列熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用
摘要:
滚动轴承是机械设备中重要的旋转部件，而它的故障对整个机械系统运转的可靠性和稳定性有着极大的影响。本文深入分析了滚动轴承的工作原理以及故障产生的主要原因，并介绍了一种新的故障诊断方法——多尺度排列熵，探讨了其在滚动轴承故障诊断中的应用。通过实验结果分析，本文证明了多尺度排列熵在滚动轴承故障诊断中的有效性和可行性。
关键词：滚动轴承，故障诊断，多尺度排列熵
引言:
滚动轴承是高速旋转机械设备中的重要部件，它在各个领域都有广泛的应用。虽然现代制造技术使得滚动轴承的制造越来越高精度，但由于种种原因，如超负荷、磨损等不可避免的原因，轴承故障依然不可避免，已经成为工程领域中重要的问题之一。
传统的故障诊断方法主要通过振动信号进行分析，其局限性在于信号只包含最基本的轴承特征。随着计算机技术的日益发展和信号处理技术的应用，人们开始采用新的方法和工具对轴承故障进行分析与诊断。
本文介绍的是一种新的故障诊断方法——多尺度排列熵，通过多尺度分析和熵信息论的方法来诊断轴承故障。
滚动轴承的工作原理及故障分析
滚动轴承是由内、外和滚动体组成的轴承，主要用于高速旋转机械设备中。轴承的工作原理就是在内、外部分之间使用滚动体来传递负荷，从而减少摩擦和损耗，从而保证设备的正常工作。
随着轴承使用时间的不断增加，轴承内部出现损伤和磨损问题，导致滚动体间隙加大，导致其运转变的不稳定，甚至产生振动和声音。通过振动信号分析，可以检测出轴承故障，不同故障的特征信号如下：
1.局部损伤的凸缘：此类故障信号的主要特征是出现正弦形或者周期性的信号，具有高频和低幅度的振动特征。
2.滚珠损伤：此类故障信号有较高幅度的高频振动，振幅集中在轴承频率附近。
3.内圈损伤：此类故障信号也表现为周期性的信号，具有较低幅度和高频振动特征。
多尺度排列熵的原理和方法
多尺度排列熵（MultiscalePermutationEntropy,MPE）是一种基于熵信息理论的分析方法。它通过将时间序列分解成多个尺度的时间序列，利用排列熵来描述信号的复杂程度，从而诊断相应的故障信息。
排列熵是指在一个时间序列中，经过排序后形成的可能性，可以表示为时间序列中的连续点对的排列。
MPE方法的流程如下：
1.将原始信号进行尺度分解，得到多个不同尺度的子信号。
2.对每个尺度的子信号进行排列操作，计算不同排列出现概率的信息熵。
3.将每个尺度的排列熵进行加权平均，并得到最终的综合排列熵值，从而诊断轴承的故障信息。
应用案例分析
本文选取了一个包含局部故障和滚珠损伤的轴承数据来进行分析，比较了MPE方法和传统方法的诊断效果。实验结果如下：
1.传统振动分析方法可以检测到局部故障和滚珠损伤的故障振动信息，但诊断结果波动较大。
2.MPE方法诊断结果相对稳定，能够明显检测到不同尺度下的故障信息，精度和鲁棒性表现优异。
结论:
本文介绍了一种新的故障诊断方法——多尺度排列熵，通过多尺度分析和熵信息论的方法来诊断轴承故障。通过实验结果分析，本文证明了多尺度排列熵在滚动轴承故障诊断中的有效性和可行性。未来，MPE方法可以进一步优化，提高精度和故障诊断准确性，为滚动轴承的大规模应用提供技术支持。