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一种基于层次全局模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于层次全局模糊熵的滚动轴承故障诊断方法,采集滚动轴承的振动信号;对采集到的振动信号进行层次分解,计算第四个分解尺度上八个节点信号的全局模糊熵;将八个层次全局模糊熵作为滚动轴承故障特征向量;将得到的故障特征向量分为训练集和测试集;利用训练集训练支持向量机获得预测模型,利用预测模型对测试集进行预测;根据预测结果完成滚动轴承故障严重程度和故障类型的识别。本发明针对原始模糊熵算法和多尺度分析的局限,引入全局模糊熵和层次分解提取轴承故障特征。通过结合层次分解和全局模糊熵的优点,本发明提出的层次全局模糊熵能够从轴承振动信号中提取更加丰富的故障信息,在滚动轴承故障识别中有更好的分类性能。

著录项

  • 公开/公告号CN112067298A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海海事大学;

    申请/专利号CN202011030430.X

  • 申请日2020-09-27

  • 分类号G01M13/045(20190101);

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 201306 上海市浦东新区南汇新城镇海港大道1550号

  • 入库时间 2023-06-19 08:06:35

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-12-16

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G01M13/045 专利申请号:202011030430X 申请公布日:20201211

    发明专利申请公布后的驳回

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