期刊文章详细信息
基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法 ( EI收录)
Fault Diagnosis Method of Rolling Bearings Based on Refined Composite Multiscale Dispersion Entropy and Support Vector Machine
文献类型:期刊文章
LI Congzhi;ZHENG Jinde;PAN Haiyang;LIU Qingyun(School of Mechanical Engineering, Anhui University of Technology, Ma anshan, Anhui,243002)
机构地区:[1]安徽工业大学机械工程学院
基 金:国家重点研发计划资助项目(2017YFC0805100);国家自然科学基金资助项目(51505002);安徽省自然科学基金资助项目(1708085QE107)
年 份:2019
卷 号:30
期 号:14
起止页码:1713-1719
语 种:中文
收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:为克服多尺度样本熵的不足,更精确地提取滚动轴承非线性故障特征,将一种新的非线性动力学分析方法精细复合多尺度散布熵引入到滚动轴承的故障特征提取.在此基础上,提出了一种基于精细复合多尺度散布熵与支持向量机的滚动轴承故障诊断新方法.通过滚动轴承实验数据分析,将所提方法与基于多尺度样本熵和多尺度散布熵的故障诊断方法进行了对比,结果表明:所提方法不仅能精确地识别滚动轴承故障类型和故障程度,而且故障识别率高于另两种方法.
关 键 词:散布熵 多尺度样本熵 精细复合多尺度散布熵 滚动轴承 故障诊断
分 类 号:TH165.3]
参考文献:
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引证文献:
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同被引文献:
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