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基于信息熵的循环谱分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
1.引言
滚动轴承是广泛应用于机械领域的一种核心部件，其工作可靠性对整个机械设备的性能和寿命有重要影响。故障诊断技术在滚动轴承的预测性维护中发挥着重要作用。循环谱分析方法是故障诊断领域常用的一种信号处理技术，在滚动轴承故障诊断中得到了广泛的应用。本文将介绍基于信息熵的循环谱分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用。
2.循环谱分析方法
循环谱是一种常用于振动信号分析的频谱分析方法，它原本是在电力工程中使用的。循环谱分析法的基本思想是将振动信号分解为一组振动幅值和相位随时间变化的正弦波，对每个频率分别计算振动信号的幅值变化随时间变化的衰减系数，从而确定信号在时-频域内的分布情况。
循环谱分析法的主要步骤包括取样、预处理、FFT计算、循环谱计算、谱线分析和故障诊断。
3.基于信息熵的循环谱分析方法
信息熵是信息论中的一种衡量信息量的物理量。信息熵越大，信息量越丰富，反之则越少。在循环谱分析中，信息熵可以用于描述信号频率的复杂程度。信号频率越复杂，则信息熵越大，反之亦然。
基于信息熵的循环谱分析方法是通过计算循环谱的信息熵来分析信号的频率特性。具体步骤包括：
（1）从滚动轴承振动信号中获取幅度信息。
（2）对幅值信息进行预处理，滤去高频噪音。
（3）采用快速傅里叶变换（FFT）将幅值时域信号转换为频率域信号。
（4）计算循环谱。
（5）计算循环谱的信息熵。
（6）根据信息熵的大小判断滚动轴承是否出现故障。
4.滚动轴承故障诊断
滚动轴承在工作过程中容易发生故障，包括内环故障、外环故障、滚珠故障和保持架故障等。不同类型的故障会导致不同类型的振动信号，其中最常见的是滚动体的跳动。滚动轴承的故障诊断可以通过循环谱分析法进行。
在循环谱分析中，信息熵计算的是循环谱的复杂程度。对于正常的滚动轴承，特征频率较窄，其循环谱信息熵较小。而在滚动轴承出现故障时，其特征频率会发生变化，导致循环谱信息熵增大。因此，循环谱信息熵可以作为滚动轴承故障诊断的标志。
5.结论
基于信息熵的循环谱分析方法是一种可靠的滚动轴承故障诊断工具。通过计算循环谱的信息熵，可以快速判断滚动轴承是否出现故障，实现滚动轴承的预测性维护，提高设备的可靠性和使用寿命。