文献类型：期刊文章

作　　者：付元华[1] 罗仁泽[2]

机构地区：[1]中科院成都信息技术股份有限公司,成都610041 [2]西南石油大学电气信息学院,成都610500

出　　处：《组合机床与自动化加工技术》

基　　金：四川省科技支撑计划项目(2012FZ0021)

年　　份：2015

期　　号：7

起止页码：128-130

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、INSPEC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：从振动信号中提取故障特征一直是技术性难题,针对机械故障信号的非线性、非平稳性问题,提出一种小波包样本熵灰色关联度故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行小波包分解,再计算重构信号中能量较大的前3个子代信号的非线性动力学参数样本熵作为特征参数。通过计算待识别信号小波包样本熵与标准故障特征向量判别矩阵中各元素之间的灰色关联度来判断轴承的工作状态和故障类型。对多组振动信号的实验结果表明:轴承不同状态的小波包样本熵不同,且受轴承负荷影响小,可作为表征故障的有效参数,并验证了所提方法用于故障识别的有效性。

关 键 词：故障诊断 特征提取 小波包样本熵  灰色关联度  

分 类 号：TH165.3] TG506]